2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、遺傳算法是最早的進(jìn)化算法之一,它具有良好的穩(wěn)定性和全局尋優(yōu)能力,廣泛的應(yīng)用于實際問題中。相比于現(xiàn)今粒子群,差分等進(jìn)化算法,它的收斂速度相對很慢,在局部尋優(yōu)上存在不足。但是,眾多學(xué)者長期致力于遺傳算法的理論基礎(chǔ)研究,構(gòu)建不同的遺傳算法模型,完善的分析其收斂性和有效性,提供了良好的基礎(chǔ)。我們將遺傳算法結(jié)合各種不同機制或者提出新的改進(jìn)策略,增加算法的應(yīng)用領(lǐng)域,提高算法效率。
  本文基于空間搜索的方式,通過了解種群在變量空間的分布狀態(tài),

2、提出了改進(jìn)的策略對遺傳算法進(jìn)行相關(guān)的研究分析。論文的主要工作如下:
  1)研究遺傳算法的理論基礎(chǔ),仔細(xì)分析其收斂過程。遺傳算法是一種基于啟發(fā)式搜索的并行性算法,它具有良好的尋優(yōu)能力和簡單的流程。從模式定理中,我們可以了解到,對于遺傳算法中的編碼,通常難以保留較長的模式,它們有很大的幾率被破壞,交叉與變異操作就是讓個體的編碼可以隨機分布在變量空間。在由適應(yīng)度值引導(dǎo)的過程中,只有趨向相同的編碼才可以保留相對穩(wěn)定的編碼個體,因此才容易

3、讓遺傳算法陷入早熟。本文主要是提出一種可以產(chǎn)生新的編碼個體的方式,保持種群的多樣性。
  2)在單目標(biāo)遺傳算法中,提出結(jié)合自適應(yīng)算法的空間劃分策略。為了避免自適應(yīng)遺傳算法在后期陷入局部較優(yōu),提高搜索的效率,文中提出一種通過種群中個體的變量空間分布來劃分區(qū)間的方式,來重新分配部分個體,從而加速收斂過程的方法。在遺傳算法迭代過程中,對種群個體的分布統(tǒng)計分析,查看種群分布的區(qū)間狀態(tài),觀測收斂的過程。改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法了解在整個變量空間

4、內(nèi)種群個體的分布狀態(tài),在重新分配部分種群時,增加個體的多樣性從而加速收斂的過程。通過實驗可以發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后的自適應(yīng)遺傳算法在種群的多樣性上具有差異性,同時可以快速的收斂到全局最優(yōu)解。
  3)在多目標(biāo)遺傳算法中,提出構(gòu)建空間決策樹。在高維度空間中,解集的偏好空間難以取舍,記錄種群個體的所在位置,將個體在進(jìn)化中保留的相對穩(wěn)定的部分位值構(gòu)造成樹。通過生成的空間決策樹引導(dǎo)種群的搜索方向,可以有效的保證個體在尋優(yōu)過程中保持一定的距離具有多樣

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