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1、遺傳算法是模擬生物界的進(jìn)化過(guò)程而產(chǎn)生的一種現(xiàn)代優(yōu)化算法,作為一種有效的隨機(jī)搜索方法,在優(yōu)化方法中具有獨(dú)特的優(yōu)越性,有著非常重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。傳統(tǒng)優(yōu)化方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)解析性質(zhì)要求較高,進(jìn)化算法不需要目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)信息,具有隱式并行性,所以常用于一些復(fù)雜的、大規(guī)模的、非線性、不可微的求解優(yōu)化問(wèn)題。 本文介紹了遺傳算法的發(fā)展概況,通過(guò)實(shí)例分析了基本遺傳算法的實(shí)現(xiàn)步驟;對(duì)遺傳算法的理論基礎(chǔ)進(jìn)行介紹分析討論,包括模式定理,積木
2、塊假說(shuō),內(nèi)在并行性,Walsh模式變換和欺騙問(wèn)題等;對(duì)典型和近期發(fā)表文章所提出的一些改進(jìn)策略作了總結(jié)和分析比較;提出了對(duì)遺傳操作算子的改進(jìn)策略,在具體問(wèn)題中結(jié)合相應(yīng)的特點(diǎn)再作相應(yīng)的改進(jìn),通過(guò)線性規(guī)劃問(wèn)題、網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化問(wèn)題和典型的NP難-TSP問(wèn)題等算例的驗(yàn)證,結(jié)果表明,算法是有效的,能得到較好的結(jié)果,同時(shí)也提高了算法的效率。 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題一直是科學(xué)和工程研究領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題,在遺傳算法應(yīng)用到這一領(lǐng)域以前,已經(jīng)產(chǎn)生了許多
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