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基于滤子技术的遗传算法及性质

作　者: 邹月
导　师: 王薇
学　校: 华东理工大学
专　业: 应用数学
关键词: 遗传算法滤子小生境技术收敛性
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 8次
引　用: 0次
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内容摘要

本文主要讨论了两种加入滤子技术的遗传算法及其收敛性质。文章的主要内容如下：第一章概述了非线性规划问题的背景和多种解法,并引入遗传算法的发展和应用,详细地介绍了遗传算法的基本流程。第二章提出了基于滤子技术的遗传算法,在变异概率大于0的前提下,以滤子作为个体优劣的判别准则。滤子判别过程分为两个阶段,包括个体函数值比较阶段,个体约束违反度值比较阶段。在前人研究的基础上,从理论上证明了该算法的收敛性质。通过不断地保留每代的精英个体,在滤子判别准则的作用下,最终得到最好的个体,从而找到原问题的最优解。最后根据算法设计并分析数值实验,计算数据结果显示了算法的有效性。第三章尝试将小生境技术加入结合滤子的遗传算法,同样以滤子作为判别个体优劣的准则,得到了基于滤子的小生境混合遗传算法。小生境技术维持种群多样性,也避免搜索过程中陷入局部最优点的缺陷。通过对该算法的性质研究,说明它的收敛性成立。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章引言  8-16
  1.1 非线性规划问题的实际背景和基本概念  8-9
  1.2 文献综述  9-15
    1.2.1 遗传算法的发展和应用  10-13
    1.2.2 滤子技术的定义和运用  13
    1.2.3 小生境技术的定义和运用  13-15
  1.3 本文结构  15-16
第二章基于滤子技术的遗传算法  16-33
  2.1 算法中的基本概念  16-18
  2.2 结合滤子的改进遗传算法  18-21
  2.3 基于滤子的遗传算法的收敛性  21-29
    2.3.1 预备知识  21-22
    2.3.2 算法的收敛性  22-29
  2.4 数值实验结果与分析  29-33
第三章基于滤子技术的小生境混合遗传算法  33-41
  3.1 小生境技术的背景和定义  33-35
  3.2 结合滤子的小生境混合遗传算法  35-38
  3.3 基于滤子的小生境遗传算法的收敛性  38-39
  3.4 数值实验结果与分析  39-41
第四章总结与展望  41-42
  4.1 本文工作总结  41
  4.2 未来展望  41-42
参考文献  42-44
致谢  44

基于滤子技术的遗传算法及性质

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