遺傳算法和神經網絡在布局子問題中的應用.pdf

1、遺傳算法是一類借鑒生物界自然選擇和遺傳機制的自適應全局優(yōu)化隨機搜索算法.遺傳算法直接對結構對象進行操作,不存在函數(shù)可微性和連續(xù)性的限定,具有全局性,魯棒性和隱并行性等優(yōu)越性.神經網絡是對人腦的信息處理方式進行模擬的產物.1982年,Hofield提出離散神經網絡模型并將其成功應用于組合優(yōu)化問題.至今應用最為廣泛的神經網絡BP網絡不僅具有強大的非線性映射能力,可以實現(xiàn)非常復雜的因果關系,而且具有自適應、自學習和高容錯性等優(yōu)良特性.布局問題

2、是運籌學的一個重要分支,屬于復雜的組合優(yōu)化問題.20世紀70年代以來的研究表明,求解NPC問題不存在既完整嚴格又不太慢的求解算法.因此遺傳算法和神經網絡便理所當然地成了解決組合優(yōu)化問題并在速度和精度之間尋求平衡的工具.但將二者結合用于布局問題的研究還很少見到,這方面課題有待進一步研究,也具有一定的現(xiàn)實意義.本文主要內容如下:1.構造了同構不干涉布局化算法.給出一個已知不干涉布局方案,該算法可以保證產生的布局方案與已知布局方案同構.2.回

3、顧遺傳算法的理論和應用研究方面的進展,定義了新的變異算子.給出了保持圖元鄰接關系的方法,構造了同構布局等價類的改進遺傳算法.該算法不但能保證圖元的鄰接關系不變,并且能以較快的收斂速度搜索到全局最優(yōu)布局方案.3.將神經網絡應用到布局問題中,給出了和局問題的前向網絡.結合遺傳算法,構造了布局子問題的遺傳神經網絡算法.給出一組合理的訓練樣本,該算法能較快地訓練出適合的權值和閾值,并且能穩(wěn)定地收斂到較優(yōu)的布局方案.數(shù)值試驗表明該算法是有效可行.