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《南京信息工程大学》 2008年
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自适应遗传算法的改进与研究

李欣  
【摘要】: 简单遗传算法作为一种启发式搜索算法,寻优理论还不完善。因此,在应用中常出现收敛过慢、稳定性差及早熟现象等问题,而现有的一些自适应遗传算法容易产生局部最优解。因此,对自适应遗传算法的进一步研究和探讨是很必要的。 针对简单遗传算法和现有的一些自适应遗传算法的缺陷,本文分析了种群“早熟”性能指标和计算量,并且判断种群当前适应度最大的那些个体是否重复或相互趋同,由此发展了一种新的种群“早熟”程度评价指标,结合自适应调整遗传算法的控制参数的思想,提出了一种改进的自适应遗传算法。作者希望本论文提出的新的自适应遗传算法,不仅能加快遗传进化速度,而且能增强遗传算法的全局收敛性能,从而得到满意的全局最优解。 本文首先介绍了遗传算法的背景、发展历程和应用,国内外研究现状,说明了研究的背景、目的和预期结果;其次介绍了简单遗传算法和几种改进自适应遗传算法,分析了现有的一些自适应遗传算法存在的缺陷,为下一步工作奠定基础;最后本文提出了一种新的判定种群“早熟”程度的方法,对算法的交叉概率和变异概率进行改进,设计实现了本文提出的新算法。实验结果说明新算法具有计算稳定性高、收敛速度快等特点,是一种性能良好的改进的自适应遗传算法。
【关键词】:遗传算法 早熟 自适应
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 引言9-10
  • 1.2 遗传算法的背景及发展历程10-11
  • 1.3 国内外研究现状11-13
  • 1.4 研究的背景及目的13-14
  • 1.5 论文的组织结构14-15
  • 第二章 遗传算法15-31
  • 2.1 遗传算法的基本思想15
  • 2.2 遗传算法的特点15-17
  • 2.3 遗传算法的具体实现17-28
  • 2.3.1 编码17-20
  • 2.3.2 初始种群20
  • 2.3.3 适应度函数20-23
  • 2.3.4 选择算子23-25
  • 2.3.5 交叉25-27
  • 2.3.6 变异27-28
  • 2.4 简单遗传算法操作步骤28-29
  • 2.4.1 构成要素28
  • 2.4.2 实现过程28-29
  • 2.5 简单遗传算法小结29-31
  • 第三章 自适应遗传算法31-40
  • 3.1 遗传算法的未收敛分析31-32
  • 3.2 当前遗传算法策略分析32
  • 3.3 基于遗传算子的自适应遗传算法策略研究32-36
  • 3.3.1 群体的分析与设计32-33
  • 3.3.2 基于编码方式的自适应遗传算法策略研究33-34
  • 3.3.3 基于选择算子的自适应遗传算法策略研究34-35
  • 3.3.4 基于交叉算子的自适应遗传算法策略研究35-36
  • 3.3.5 基于变异算子的自适应遗传算法策略研究36
  • 3.4 现有的几种自适应遗传算法36-40
  • 第四章 改进的自适应遗传算法40-44
  • 4.1 评价种群早熟程度的新指标40-41
  • 4.2 遗传算法的控制参数41
  • 4.3 杂交率和变异率的自适应方法41-42
  • 4.4 算法流程42-44
  • 第五章 试验结果及分析44-48
  • 5.1 测试函数44
  • 5.2 算法性能44-47
  • 5.3 算法指标评价47-48
  • 参考文献48-52
  • 硕士在读期间发表的论文清单52-53
  • 致谢53

【引证文献】
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1 张亮;黄曙光;赵文进;;基于遗传算法的网络最优拓扑研究[J];微电子学与计算机;2009年09期
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1 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
2 陈霞;轮胎噪声分析评价及试验研究[D];武汉理工大学;2012年
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1 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 张娓娓;焦炭生产过程质量模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年
3 曹巍巍;基于智能优化算法的OFDMA系统自适应资源分配问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 王宇飞;MIMO-OFDM系统天线和子载波联合分配问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 王腾;终端区航班排序系统设计与实现[D];电子科技大学;2010年
6 吴丽娟;焦炭生产过程的产品质量建模与优化控制研究[D];郑州大学;2011年
7 李仲辉;飞机装配容差优化设计方法研究[D];南京航空航天大学;2010年
8 孙达军;甲醇四塔精馏建模与变负荷能耗优化研究[D];上海交通大学;2012年
9 李文生;认知无线电系统频谱检测和频谱分配技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
10 田欣;混合交叉策略遗传算法及其应用研究[D];华北电力大学(河北);2009年
【参考文献】
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5 高汉平,康立山,杨族桥,肖小红;基于自适应杂交、变异率的演化算法[J];黄冈师范学院学报;2003年03期
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【共引文献】
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6 阮怀忠,张建中;基于改进遗传算法的TSP问题求解[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2003年04期
7 陈杰,周冬华;浮点数编码的遗传算法在模糊控制器参数寻优中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2004年02期
8 方潜生;硬件进化(EHW)的研究与进展[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2004年06期
9 杨益;;基于FPGA的背包问题的求解[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2010年04期
10 刘艳华;张承中;王小平;龚葳;;基于遗传神经网络的采暖季PM_(10)浓度预测[J];安徽农业科学;2009年16期
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1 杨益;方潜生;汪力君;;基于Handel-C的数字芯片的设计方法研究与实现[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 胡杨林;蒋洁琼;王明煌;曾勤;邱岳峰;邹俊;陈红丽;FDS team;;聚变裂变混合堆长寿命锕系废料嬗变处理的中子学优化分析[A];安徽新能源技术创新与产业发展博士科技论坛论文集[C];2010年
3 孙燕;孙峥;黄鹍;;基于模拟退火机制的隔离小生境混合遗传算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 孙燕;孙峥;;利用正交遗传算法优化交通检测点分布[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 郭玉堂;刘路路;;基于佳点集遗传算法的边缘检测[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 刘向;邹逢兴;张湘平;高政;;面向节能的混合流水车间调度方法的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 ;The Research of Decision-make Based on IGA in Agent-oriented Multi-issue Automated Negotiation[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 汪民乐;高晓光;;GA早熟问题的定量分析及其预防策略[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
9 田占东;张振宇;;用遗传算法确定反应速率方程参数[A];第三届全国爆炸力学实验技术交流会论文集[C];2004年
10 熊春光;孙喜晨;程乾生;;基于进化规划的属性均值Kohonen自组织网[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
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1 周芳;蒸汽发生器检修机械手路径规划及控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
4 韩艳玲;可能性构造空间理论与计算机作曲思维模型研究[D];华中科技大学;2010年
5 彭北青;第三方物流配送车辆路径问题模型及算法研究[D];华中科技大学;2009年
6 黄林峰;多目标进化算法研究[D];中国科学技术大学;2009年
7 刘飞;四足机器人步态规划与平衡控制研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
9 郑罡;频域有限差分方法的改进研究[D];电子科技大学;2010年
10 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
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1 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
2 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
5 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
6 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
7 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
8 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
9 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 王全;混合遗传算法及其改进[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);1999年04期
2 张小萍;高岳林;;一种动态惯性权重的自适应粒子群优化算法[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2008年02期
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9 朱才华;何渝;;带时间窗和货物权重的车辆路径问题的研究[J];北京工商大学学报(自然科学版);2009年04期
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1 李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
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1 杜玉霞;基于网格的任务调度算法研究[D];山东师范大学;2011年
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3 陈振江;基于遗传模拟退火算法的网格任务调度研究[D];内蒙古科技大学;2010年
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1 马占春;宁小美;;云进化机器人路径规划算法[J];科技通报;2012年10期
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3 赵焕平;李冬梅;李敬文;;一种应用于完全图的点可区别强全染色新算法[J];计算机应用与软件;2013年03期
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【二级参考文献】
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3 文福拴,邱家驹,韩祯祥;只利用断路器信息诊断电力系统故障的高级遗传算法[J];电工技术学报;1996年02期
4 蔡超豪,王奇;电网优化规划的新算法──遗传算法[J];电力建设;1997年03期
5 岑文辉,赵庆,戴文祥;基于遗传算法的外来电源落点选择[J];电力系统自动化;1995年02期
6 周双喜,杨彬;实现无功优化的新算法──遗传算法[J];电力系统自动化;1995年11期
7 苏小林,阎晓霞;基于遗传算法的 PID 参数优化技术[J];电力系统及其自动化学报;1997年02期
8 刘健庄,谢维信,黄建军,李文化;聚类分析的遗传算法方法[J];电子学报;1995年11期
9 张彤,张华,王子才;浮点数编码的遗传算法及其应用[J];哈尔滨工业大学学报;2000年04期
10 高汉平,康立山,杨族桥,肖小红;基于自适应杂交、变异率的演化算法[J];黄冈师范学院学报;2003年03期
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