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基于云模型改进的遗传算法研究

作　者: 姜明佐
导　师: 张新立
学　校: 辽宁师范大学
专　业: 应用数学
关键词: 遗传算法 云模型 自适应 初始化 适应度标定
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 32次
引　用: 0次
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内容摘要


云模型是在传统模糊集理论和概率统计理论基础上建立起来的一种定性与定量之间不确定转换模型,把随机性和模糊性结合起来,并揭示了它们之间的关联性,用以描述自然语言中概念的不确定性.遗传算法是一种借鉴生物界优胜劣汰和遗传机制的随机性搜索算法,其主要特点是高度并行性、搜索不依赖于梯度信息、群体搜索策略等.但是早熟问题会影响遗传算法优化效果,主要表现为种群中所有个体都陷于同一局部最优解而导致进化终止,或者在全局最优解周围的个体总是被淘汰,而导致算法无法收敛到全局最优解.遗传算法每一个环节都可能导入造成早熟收敛的因素.本文利用云模型的随机性和模糊性,对遗传算法的几个环节进行了改进,以克服早熟收敛现象:(1)提出了一种基于云控制的多种群自适应遗传算法.交叉和变异率的设置是遗传算法关键问题之一.本文兼顾全局性和个体差异性两方面平衡,通过云控制器实现交叉和变异率的自适应调节.仿真实验显示,该算法同标准和自适应遗传算法相比,能够有效地避免早熟收敛问题,增加了种群的多样性,并且收敛速度较快,收敛效率较高,具有合理性和有效性.(2)提出了云适应度标定.该方法使遗传算法在进化初期能够使较好个体与其它个体适应度之间相差不大,避免了少数极好的个体充斥整个种群,维持了种群多样性;在进化末期能够扩大最佳个体与其它个体适应度值之间的差异,避免了个体以相近的概率被选择到下一代,提高个体之间的竞争性.另外,本文提出了一种用于破坏性选择的云适应度标定.该方法赋予较好和较差个体以较大的适应度并且以较高的概率遗传到下一代,一般个体较小的适应度,充分利用较差个体中的信息.实验证明采用这种适应度标定的遗传算法能够较容易地找到“海底捞针”型函数的最优解.(3)提出了云初始化.当不具备问题解空间的先验知识时,最优解的数量及其在可行解空间中的分布情况一般很难判断,因此希望初始种群均匀分布在可行解空间,而标准遗传算法的初始种群一般是随机产生的.本文提出的云初始化方法,能够在可行解空间均匀采样,使初始种群具有足够的多样性.仿真实验证明,采用云初始化的算法在一定程度上克服了算法的早熟收敛问题,增强了算法的全局优化搜索能力.

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-16
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 国内外相关研究  10-14
    1.2.1 遗传算法研究现状  10-12
    1.2.2 云理论研究现状  12-13
    1.2.3 云模型在智能算法中的应用研究现状  13-14
  1.3 本文的主要工作  14
  1.4 本文的结构安排  14-16
2 遗传算法和云模型的基本理论  16-20
  2.1 遗传算法简介  16
  2.2 云理论简介  16-20
3 基于云控制的多种群自适应遗传算法  20-30
  3.1 引言  20
  3.2 算法思想  20-21
  3.3 传统自适应遗传算法  21
  3.4 基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法  21-25
    3.4.1 云控制器设计  21-22
    3.4.2 云控制规则  22-24
    3.4.3 云控制流程  24
    3.4.4 多种群策略  24-25
    3.4.5 算法流程  25
  3.5 性能测试  25-29
    3.5.1 简单函数优化  25-26
    3.5.2 经典测试函数优化比较  26-29
  3.6 小结  29-30
4 基于云模型的遗传算法  30-49
  4.1 引言  30-31
  4.2 云初始化  31-35
    4.2.1 混沌初始化  31
    4.2.2 云初始化  31-32
    4.2.3 云滴分布的统计分析  32-33
    4.2.4 云初始化的统计分析  33-35
  4.3 云适应度标定  35-38
    4.3.1 适应度函数  35
    4.3.2 适度变换的分类  35-36
    4.3.3 云适应度标定  36-38
  4.4 基于云初始化和云适应度标定的遗传算法  38-39
  4.5 仿真实验及分析  39-48
    4.5.1 混沌初始化与云初始化的种群分布比较  39-41
    4.5.2 测试函数  41-45
    4.5.3 函数优化及计算结果分析  45-48
  4.6 小结  48-49
5 总结与展望  49-51
  5.1 总结  49-50
  5.2 展望  50-51
参考文献  51-56
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  56-57
致谢  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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