遺傳算法初始種群和配對機制分析與研究.pdf

1、遺傳算法作為進化計算的最重要的分支和基礎(chǔ)，是借鑒生物的自然選擇和遺傳進化機制的一種全局優(yōu)化搜索算法。近幾年來由于其結(jié)構(gòu)簡單﹑魯棒性強，能很好求解以往傳統(tǒng)搜索算法無法解決的非線性函數(shù)優(yōu)化等問題。而標準遺傳算法碰到的普遍問題是：收斂速度較慢和全局收斂性能不佳。針對這兩個問題，本文在物種進化的物種起源、物種進化過程中，對物種配對機制和物種進化過程中的生物多樣性進行研究。 在物種起源方面，遺傳算法中初始物種的好壞直接影響算法的性能，本文

2、研究出一種簡單有效但快捷的初始物種形成機制，使得初始種群的多樣性有較大提高，初始群體的規(guī)模設(shè)置更加合理。在物種配對機制改進中，針對基本遺傳算法中進化操作過程的配對選擇機制一般是隨機的，而自然界中物種個體的配對是有一定規(guī)則和規(guī)律的，因而本文借鑒物種進化中個體配對的仿生機制：相似配對和非相似配對。本文對其進行優(yōu)劣分析并綜合利用，在遺傳算法前期采用非相似配對機制，而在后期使用相似配對機制。同時本文對群體多樣性進行研究，采用其中種群熵和方差來度