学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

遗传算法中交叉算法的改进

作　者: 姜薇
导　师: 杨凤杰
学　校: 吉林大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 遗传算法 GA 交叉算法改进
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 183次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

遗传算法是在达尔文的进化论的基础上发展而来的,利用遗传算法可寻找多目标问题的解,成为解决多目标问题的有力手段。通过遗传算法可以并行地搜索复杂的解空间,并在此计算基础上再生成多个解,再进行下一轮的并行搜索,从而得到最优解。通过研究者的不断改进,使用遗传算法进行解决各类多目标问题,可以有效地避免产生局部最优以及可以保证解的多样性。遗传算法的主要流程是:首先确定初始解群体,计算解群体中各个解的适应度,根据适应度的值进行选择操作,如果找到最优解则算法终止,否则根据需要进行变异操作,再进行选择操作,直到找到最优解为止。在遗传算法中最重要的过程是交叉操作,只有交叉操作才能真正体现出自然界的进化过程。经过对遗传算法中交叉算法的学习与研究,根据算法的不足对其进行了相应的改进,在算法实现上用数组与指针两种形式实现,在实现过程中不只对算法有了更深的了解,对程序设计也有了更深的学习。改进后的交叉算法是将要进行交叉操作的基因进行自身的保存,然后再进行交叉操作,这样避免了因交叉操作而丢失部分基因。

全文目录

内容提要  4-8
第1章绪论  8-12
  1.1 课题的背景  8-9
  1.2 课题的意义  9-10
  1.3 课题的现状  10-11
  1.4 本人所做的工作  11-12
第2章遗传算法简介  12-19
  2.1 遗传算法概述  12-13
  2.2 遗传算法的原理  13-14
  2.3 遗传算法的基本结构  14-16
    2.3.1 遗传算法的基本步骤  14-15
    2.3.2 遗传算法的流程图  15
    2.3.3 遗传算法的描述  15-16
    2.3.4 遗传算法的基本算法及特点  16
  2.4 选择算法  16-17
  2.5 交叉算法  17
  2.6 变异算法  17-18
  2.7 算法的使用  18-19
第3章交叉算法  19-25
  3.1 单点交叉  19-20
  3.2 二点交叉  20-22
    3.2.1 部分匹配交叉  20
    3.2.2 环状两点交叉法  20-21
    3.2.3 顺序交叉法  21-22
    3.2.4 改进的顺序交叉法之一  22
  3.3 多点交叉  22-23
  3.4 一致交叉  23
  3.5 均匀交叉算法  23
  3.6 交叉算法的比较  23-25
第4章交叉算法的改进  25-44
  4.1 算法提出  25-26
  4.2 算法描述  26
  4.3 算法流程  26
  4.4 算法实现  26-39
    4.4.1 数组算法  26-31
    4.4.2 指针算法  31-39
  4.5 算法检测  39-40
  4.6 算法的优点  40-42
  4.7 算法应用  42-44
第5章结论  44-45
参考文献  45-47
攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果  47-48
致谢  48-49
摘要  49-52
Abstract  52-56

遗传算法中交叉算法的改进

内容摘要

全文目录

相似论文