【摘要】：在對(duì)遺傳算法(GA)進(jìn)行較為深入、系統(tǒng)的探討基礎(chǔ)上,本文提出了對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)的一種改進(jìn)方案—加速遺傳算法(AGA),并把AGA 系統(tǒng)地應(yīng)用于洪水災(zāi)害評(píng)估、水文水資源建模和水環(huán)境優(yōu)化等一系列水問(wèn)題中,形成了一種理論研究與應(yīng)用研究緊密結(jié)合的獨(dú)特體系。其主要內(nèi)容如下: 1.指出了傳統(tǒng)優(yōu)化方法處理復(fù)雜水問(wèn)題的局限性,論述了GA 的研究進(jìn)展,并提出了研究遺傳算法的一種基本思路,即對(duì)遺傳算法本身的研究過(guò)程也可以采用與GA 演化過(guò)程一致的方式來(lái)進(jìn)行。這種思路對(duì)選擇科研策略、評(píng)價(jià)科研成果甚至認(rèn)識(shí)自然、改造自然等過(guò)程也同樣適用。 2.指出了SGA 在全局優(yōu)化性能與收斂性之間存在著固有的矛盾。 3.歸納了SGA 在應(yīng)用中已表現(xiàn)出的許多缺陷,并在前人研究成果的基礎(chǔ)上提出了對(duì)SGA 進(jìn)行全面改進(jìn)的11 種方式。為提高SGA 的收斂速度,同時(shí)兼顧SGA的全局優(yōu)化能力,提出了AGA,其要點(diǎn)是:(1)AGA的基本原理是利用在SGA演化過(guò)程中所搜索到的優(yōu)秀個(gè)體這一小群體來(lái)逐步調(diào)整、壓縮SGA 以后的搜索空間,從而減少了算法的計(jì)算量,提高了算法的搜索效率;(2)得到了AGA 控制參數(shù)的簡(jiǎn)便設(shè)置技術(shù),它們是:二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度e、雜交概率pc和個(gè)體串的變異率pm分別固定設(shè)置為10、1.0 和1.0;群體規(guī)模n 與優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目s 存在經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式:s/nn/(e·2e),并且建議n 取300 以上,s 相應(yīng)取10 以上;在每次加速循環(huán)中AGA 只進(jìn)行兩次進(jìn)化迭代;(3)歸納了AGA 的一些顯著特點(diǎn):它是收斂的;具有全局優(yōu)化能力;它的計(jì)算量少、解的精度不再受二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度的控制,因此它適用于實(shí)變量?jī)?yōu)化問(wèn)題、連續(xù)/離散混合優(yōu)化問(wèn)題;它對(duì)優(yōu)化變量搜索空間的大小變化具有適應(yīng)性,表現(xiàn)為對(duì)適應(yīng)度函數(shù)值越敏感的優(yōu)化變量,它的搜索空間被壓縮得越快;AGA 控制參數(shù)的設(shè)置技術(shù)較確定、簡(jiǎn)便;(4)11 個(gè)不同的典型優(yōu)化問(wèn)題對(duì)AGA 的測(cè)試結(jié)果表明了AGA 的優(yōu)化性能是穩(wěn)健的,AGA 控制參數(shù)的簡(jiǎn)便設(shè)置技術(shù)是可行的,初步預(yù)示出AGA 潛在的應(yīng)用前景。 4.探討了AGA與BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合問(wèn)題,并提出了訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新方法—BP-AGA 混合算法并給出了相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。測(cè)試結(jié)果表明了,與純BP 算法相比,BP-AGA混合算法能加快BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化進(jìn)程,同時(shí)在一定程度上改善了
【學(xué)位授予單位】：河海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：1998
【分類號(hào)】：TV213.4

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 項(xiàng)華偉;;基于MATLAB遺傳算法的抽水蓄能電站在電力系統(tǒng)中的節(jié)煤效益研究[J];貴州水力發(fā)電;2008年06期

2 鄒萬(wàn)杰,韋立德,徐衛(wèi)亞;基于遺傳算法的土坡穩(wěn)定性分析[J];廣西工學(xué)院學(xué)報(bào);2003年04期

3 楊建貴,蔡新,張永樂(lè);邊坡穩(wěn)定的模糊隨機(jī)可靠性分析[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年01期

4 趙振勇;王力;王保華;楊本娟;;遺傳算法改進(jìn)策略的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2006年S2期

5 張明;周潤(rùn)娟;和蕊;;基于隨機(jī)訓(xùn)練樣本的河流系統(tǒng)健康狀況評(píng)價(jià)[J];南水北調(diào)與水利科技;2012年02期

6 陳松;邱衛(wèi)國(guó);陳雄波;;水流挾沙力研究的BP-GA方法[J];人民黃河;2010年09期

7 袁月平;邱衛(wèi)國(guó);陳凱;陳雄波;;結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)方法在計(jì)算水力學(xué)中的應(yīng)用[J];人民黃河;2010年10期

8 周激流,丁晶,金菊良;一種遺傳算法及其在水稻洪災(zāi)易損性分析建模中的應(yīng)用[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版);2001年02期

9 于淑娟;王生云;趙志江;;浙江省水資源儲(chǔ)備模式評(píng)價(jià)的投影尋蹤模型[J];水利經(jīng)濟(jì);2011年06期

10 豐土根,劉漢龍,高玉峰,楊建貴;加速遺傳算法在邊坡抗震穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用[J];水利學(xué)報(bào);2002年09期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 王媛;王學(xué)潮;劉杰;;裂隙巖體滲流場(chǎng)與應(yīng)力場(chǎng)全耦合參數(shù)反問(wèn)題[A];第八次全國(guó)巖石力學(xué)與工程學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 周激流;遺傳算法理論及其在水問(wèn)題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

2 劉杰;裂隙巖體滲流場(chǎng)及其與應(yīng)力場(chǎng)耦合的參數(shù)反問(wèn)題研究[D];河海大學(xué);2002年

3 畢巍強(qiáng);空間理論與空間復(fù)雜模型研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2003年

4 倪長(zhǎng)健;免疫進(jìn)化算法研究及其在水問(wèn)題中的應(yīng)用[D];四川大學(xué);2003年

5 董艷慧;地下水保護(hù)理論及修復(fù)技術(shù)的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 郭偉釗;抽水蓄能、風(fēng)力和光伏電站群聯(lián)合運(yùn)行研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

2 趙乃妮;不同通風(fēng)模式室內(nèi)空氣品質(zhì)的多目標(biāo)優(yōu)化[D];安徽工業(yè)大學(xué);2011年

3 易仲?gòu)?qiáng);基于ANN和SVM的三峽水庫(kù)香溪河庫(kù)灣富營(yíng)養(yǎng)化預(yù)測(cè)研究[D];三峽大學(xué);2011年

4 李水艷;改進(jìn)遺傳算法及其在降雨徑流模型中的應(yīng)用[D];河海大學(xué);2006年

5 張媛媛;ANSYS在土壩滲流場(chǎng)和應(yīng)力場(chǎng)及其耦合分析中的應(yīng)用研究[D];河海大學(xué);2006年

6 劉平;納子峽水電站壩區(qū)巖土體工程地質(zhì)性質(zhì)研究[D];蘭州大學(xué);2006年

7 郭社鋒;基于范例推理的黃土高邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2006年

8 陳玉芬;基于遺傳算法的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2006年

9 米健;裂隙巖體流固耦合參數(shù)反演分析[D];武漢理工大學(xué);2007年

10 張衛(wèi)東;城市河道污染控制與水質(zhì)優(yōu)化研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2789711