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《西安电子科技大学》 2013年
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基于模拟退火机制的改进模糊小生境遗传算法

董辉辉  
【摘要】:遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种全局概率搜索算法。鉴于该算法具有收敛速度太慢、容易陷入局部最优解的缺点,本文结合模拟退火机制、小生境技术和模糊控制理论提出了一种基于模拟退火机制的改进模糊小生境遗传算法。 首先,对遗传算法和模拟退火算法的优缺点进行分析,引入了小生境遗传算法思想。单纯的使用距离参数来决定小生境的形成具有一定的不合理和不可信性。个体之间欧氏距离较大的个体不能形成小生境,为克服这一缺点,将模拟退火算法的概率接收思想引入小生境的产生机制中,使所有个体都可能受到惩罚,个体之间欧氏距离较小的个体以较大的概率形成小生境,反之,以较小的概率形成小生境。 其次,随着种群的进化,种群中相似个体的数量逐渐增加,并且记忆器里也保存了一些适应度较好的个体,导致了种群多样性的降低。通过较大程度地增加变异概率是一种较好的方法。同时,种群在进化过程中按照固定交叉、变异概率进行进化,具有一定的盲目性,于是考虑将模糊控制思想引入到交叉、变异概率中,使交叉、变异概率随着种群进化呈现自适应的变化。 最后,针对旅行商问题,通过国际公认的TSPLIB提供的标准数据,对该算法和改进的小生境遗传算法、启发式模拟退火遗传算法进行了实验结果的分析,实验结果表明本论文提出的算法能够获得较优的解以及较快的收敛速度。
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