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基于遗传算法的连续函数优化技术研究

作　者: 敖友云
导　师: 迟洪钦
学　校: 上海师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 遗传算法 连续函数优化 多目标优化 演化算法 多目标决策 Pareto最优
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 297次
引　用: 3次
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内容摘要


基于种群搜索的遗传算法是在C.R.Darwin的进化论和G.J.Mendel的遗传学说的基础上产生和发展起来的一类随机搜索优化方法，常用于求解许多传统方法难以解决的高维的、多模态的、非线性的和多目标的复杂问题。随着计算机技术的发展，遗传算法已被广泛应用于计算机科学、工程技术、管理科学和社会科学等许多领域，成为21世纪计算智能的关键技术之一。求解连续函数优化问题在实际生产生活中有着十分重要的意义，是遗传算法的研究与应用的一个相当重要方向。在实际的连续函数优化问题中，常常由于问题的复杂性，简单的遗传算法不能很好地解决这类问题。在分析和研究已有的遗传算法及相关的技术基础上，提出了两种遗传算法分别用于求解单目标连续函数优化问题和多目标连续函数优化问题。单目标连续函数优化遗传算法采用多个个体参与杂交和利用精英保留策略，提高算法的收敛精度和速度，找到问题的最优解或次优解；多目标连续函数优化遗传算法通过引入邻域搜索和局部搜索，提高算法的搜索效率，同时采用较大种群进行适应度共享，有效地维护种群的多样性，找到问题的近似最优近似完整的Pareto前沿。数值实验表明两算法均能获得较好的性能。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 本文的研究背景  7-8
  1.2 本文研究的主要工作  8-9
  1.3 文章的组织  9-10
  本章小结  10-11
第二章 遗传算法基本原理及技术  11-28
  2.1 引言  11
  2.2 遗传算法的基本概念  11-12
  2.3 遗传算法的基本流程  12-14
  2.4 遗传算法的设计步骤  14-15
  2.5 遗传算法的编码技术  15-17
    2.5.1 编码性质  15
    2.5.2 编码技术  15-17
  2.6 遗传算法的适应度函数  17-19
  2.7 遗传算法的参数  19-20
  2.8 遗传算法的操作  20-25
    2.8.1 种群的初始化  20
    2.8.2 选择操作  20-22
    2.8.3 杂交操作  22-23
    2.8.4 变异操作  23-24
    2.8.5 替换策略  24-25
    2.8.6 终止运行条件  25
  2.9 遗传算法的性能评估  25-26
  2.10 遗传算法的本质特征  26
  2.11 遗传算法的特点及其优缺点  26
  本章小结  26-28
第三章 单目标连续函数优化遗传算法  28-41
  3.1 引言  28
  3.2 传统优化技术的局限性  28-29
  3.3 遗传算法的优越性  29-30
  3.4 单目标的约束连续函数优化问题的数学描述  30
  3.5 约束处理方法  30-32
  3.6 求解单目标连续函数优化问题的遗传算法  32-39
    3.6.1 实数编码  32-33
    3.6.2 多父体单形杂交算子  33
    3.6.3 非均匀变异算子  33-34
    3.6.4 遗传算法描述  34-35
    3.6.5 收敛性分析  35-36
    3.6.6 数值实验  36-39
  本章小结  39-41
第四章 多目标优化技术  41-52
  4.1 引言  41
  4.2 多目标优化问题及其基本概念  41-42
  4.3 传统的多目标优化方法及其局限性  42-44
    4.3.1 传统的多目标优化方法  42-43
    4.3.2 传统的多目标优化方法的局限性  43-44
  4.4 一个理想的多目标优化过程  44
  4.5 多目标优化遗传算法  44-51
    4.5.1 多目标优化遗传算法的优越性  44-45
    4.5.2 适应度赋值  45-46
    4.5.3 适应度共享和多样性维护  46-50
    4.5.4 算法的性能评估  50-51
  本章小结  51-52
第五章 多目标连续函数优化遗传算法  52-65
  5.1 引言  52
  5.2 多目标连续函数优化问题的数学描述  52
  5.3 约束联赛选择算子  52-53
  5.4 (μ十λ)选择策略  53
  5.5 种群按目标函数值分解成子种群  53-54
  5.6 求解多目标连续函数优化问题的遗传算法  54-63
    5.6.1 模拟二进制杂交算子  54
    5.6.2 多项式变异算子  54-55
    5.6.3 算法描述  55-56
    5.6.4 收敛性分析  56-58
    5.6.5 数值实验  58-63
  本章小结  63-65
第六章 总结与展望  65-68
  6.1 引言  65
  6.2 工作总结  65-66
  6.3 进一步的工作  66-67
  本章小结  67-68
参考文献  68-71
攻读硕士学位期间撰写的论文  71-72
致谢  72-73
论文独创性声明  73
论文使用授权声明  73-74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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