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1410-遗传算法中参数与算法性能关系的分析
来源:计算机毕业网  作者:adminp  添加日期:2013年06月05日  点击数:

摘要
遗传算法(GeNETic Algorithm ,GA ) 是由美国J. Holland 教授提出的一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法.它起源于达尔文的进化论, 是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型.其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换, 搜索不以梯度信息为基础.它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题, 可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域.
本文主要运用遗传算法优化工具箱对不同函数进行测试分析,研究不同参数对GA算法的性能的影响.首先介绍了遗传算法的研究背景、发展历史以及发展方向.第二,简单介绍了遗传算法的主要内容和操作步骤和流程.第三,分别运用GA算法对一维无约束非线性函数、二维无约束非线性函数以及二维约束非线性函数进行测试分析,验证GA算法的优越性.最后,分析测试不同参数对GA算法性能的影响.
通过测试分析,得到如下结果:在其他参数一定的情况下,(1)随着种群大小的不断增加,GA算法求解问题的收敛性不断增强,同时获得最优值的速度也加快.(2)随着繁殖代数的增加,GA算法求解问题的收敛性不断增强,同时获得最优值的速度也加快.(3)随着变异概率的增加,GA算法求解问题的收敛性不断增强,同时获得最优值的速度也加快.
关键词:遗传算法;Matlab软件;一维函数;二维函数;变异;交叉

1.2遗传算法的发展历史
1967年,Holland的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法(GeNETic Algorithms)”一词.此后,Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文.1971年,R.B.Hollstien在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化.1975年是遗传算法研究历史上十分重要的一年.这一年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》(Adaptation in Natural and Artificial Systems),这是第一本系统论述遗传算法的专著,因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年.Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法,并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论(schema theory).该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性.同年,K.A.De Jong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》.该论文所做的研究工作,可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑,这是因为,他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来.尽管De Jong和Hollstien 一样主要侧重于函数优化的应用研究,但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化,同时又提出了诸如代沟(generation gap)等新的遗传操作技术.可以认为,De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础,他所得出的许多结论,迄今仍具有普遍的指导意义.

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