遺傳算法（GA）是一種全局搜索算法,可作為一種高效的模擬自然的隨機(jī)優(yōu)化工具,不需要了解研究對(duì)象的內(nèi)部機(jī)理,僅僅由適應(yīng)度函數(shù)驅(qū)動(dòng),且易與其它技術(shù)相結(jié)合,因此常常應(yīng)用于智能控制系統(tǒng)中的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的最優(yōu)控制。但基本遺傳算法存在一些缺陷,如搜索效率不高、容易出現(xiàn)未成熟收斂等。目前,對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)或?qū)⑦z傳算法與其它算法相結(jié)合已經(jīng)成為一個(gè)重要的發(fā)展方向,許多改進(jìn)遺傳算法的方法不斷地被提出來(lái)。本文對(duì)基本遺傳算法的基本原理與實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,深入分析了其存在的缺陷與不足以及算法的可能改進(jìn)途徑,并在此基礎(chǔ)上提出了自己的改進(jìn)策略:采用了操作性強(qiáng)的實(shí)數(shù)編碼,同時(shí),定義了一種新的度量種群多樣性程度的指標(biāo),并將其滲透到具體的遺傳操作中去,促使選擇過(guò)程既能得到較優(yōu)秀的個(gè)體,又可增加種群的多樣性;交叉和變異算子能夠根據(jù)進(jìn)化過(guò)程中種群的多樣性程度指導(dǎo)搜索算法空間以及對(duì)個(gè)體的調(diào)整力度;此外,本文還用該指標(biāo)指導(dǎo)交叉概率和變異概率的動(dòng)態(tài)變化,使得交叉概率和變異概率的變化在考慮種群的多樣性程度的同時(shí),能夠根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度在種群中的相對(duì)優(yōu)劣程度做出自適應(yīng)調(diào)整。最后通過(guò)對(duì)典型測(cè)試函數(shù)的數(shù)值實(shí)驗(yàn),并與其它方法進(jìn)行對(duì)... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基本遺傳算法流程圖

交叉方法示意圖

測(cè)試函數(shù)f1圖形

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]改進(jìn)實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法及其在結(jié)構(gòu)損傷診斷中的應(yīng)用[D]. 林建雄.湖南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3491454