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改进的遗传算法

作　者: 肖伟
导　师: 全惠云
学　校: 湖南师范大学
专　业: 计算数学
关键词: 改进的遗传算法局部最优值传统遗传算法收敛速度智能特性自学习性应用和发展数值例子计算机科学内在本质
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2001年
下　载: 284次
引　用: 2次
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内容摘要

遗传算法是计算机科学和进化论相结合的产物，它不仅有包括自组织、自适应、和自学习性在内的智能特性，而且还具有内在本质并行特性，这些特性使它具有非常广泛的应用范围。本文首先对遗传算法的起源和原理进行了讨论，阐述了遗传算法的应用和发展方向；指出了传统遗传算法具有收敛速度慢及易于陷入局部最优值误区的缺陷，分析了它们产生的原因，提出了解决这些缺陷的方法。其一是通过增加外族个体来增大种群的多样性，加快种群的收敛速度，使演化过程能跳出局部最优值的误区，从而演化出更好的个体。并且对外族个体增加的数量和加入的时机进行了研究。通过对两个数值例子较详细的叙述展示这一技巧的独特优势。其二是提出了一重演化和二重演化的新结构，给出了二重演化的步骤，在数学建模的演化计算中验证了这一结构的合理性和效率。

全文目录

第一章遗传算法概论  5-18
  1.1 遗传算法的起源  5-6
  1.2 遗传算法的基本理论  6-16
  1.3 遗传算法的主要应用  16-18
第二章传统遗传算法的缺陷及其产生的原因  18-21
  2.1 传统的演化算法出现的缺陷  18
  2.2 目前提出的解决方法  18-19
  2.3 缺陷的主要原因  19-21
第三章对传统遗传算法的两个新改进方案及其数值例子  21-30
  3.1 以外族个体替换种群中的中庸和劣等个体  21-27
  3.2 以各种不同的局部最优的个体来构成初始群体  27-30
第四章结束语  30-31
致谢  31-32
参考文献  32-33

改进的遗传算法

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