第九章遺傳算法-資料下載頁
2024-10-11 21:50本頁面
【導讀】學的教授及其學生和同事發(fā)展起來的?！斑z傳算法”一詞。Holland指導學生完成了多篇有關遺傳算法研究的論文。法用于函數優(yōu)化。2．1975年是遺傳算法研究歷史上十分重要的一年。此有人把1975年作為遺傳算法的誕生年。該理論首次確認了結構重組遺。傳操作對于獲得隱并行性的重要性。盡管DeJong和Hollstien一樣主要。等新的遺傳操作技術。4．進入八十年代，遺傳算法迎來了興盛發(fā)展時期，無論是理論研究還是應用研究都成了十分熱門的課題。該書總結了遺傳算法研究的主要成果，對。遺傳算法及其應用作了全面而系統(tǒng)的論述。此外，以遺傳算法的理論基礎。Algorithms，該會也是從1990年開始隔年召開一次。onSignalProcessing》等雜志上發(fā)表。目前，關于遺傳算法研究的熱潮仍在持續(xù)，若干個基因組成染色體，染色體中的位置。決定了生物個體的性狀。染色體對應的是數據或數組，通常是由一維的串的結構數據來表現的。2．群體一定數量的個體組成了群體。群體中個體的數目稱為群體規(guī)模，各個體對環(huán)境的適應程度稱為適應度。
【正文】 (1) 遺傳算法 收斂性 的研究 遺傳算法源于自然選擇和生物遺傳學 ， 相對于其鮮明的生物基礎 ， 遺傳算法的理論基礎公認是不完善的 。 各種改進的遺傳算法的收斂速度估計是當前遺傳算法理論研究中的一個難點 ， 目前尚無任何結果 ， 這也是當前最迫切需要解決的問題之一 ， 因為它能從理論上對遺傳算法的任何修正形式提供評判標準 ， 以指明改進遺傳算法效能的正確方向 。 (2) 優(yōu)化搜索方法 的研究 迄今為止，優(yōu)化問題的求解仍在遺傳算法研究中站很大比重，諸如 TSP等組合優(yōu)化問題一直是遺傳算法十分活躍的研究課題。盡管遺傳算法比其它傳統(tǒng)搜索方法有更強的魯棒性，但它更善長全局搜索，而局部搜索能力卻不足。為此，除了要進一步改進基本理論和方法外，還要采用和人工神經網絡、模擬退火技術、專家系統(tǒng)以及混沌理論等其它方法相結合的策略。 (3) 學習系統(tǒng)的遺傳算法 研究 基于遺傳算法的機器學習是當前遺傳算法研究的一個重要內容 。 這一新的研究課題把遺傳算法從歷來離散的搜索空間的優(yōu)化搜索算法擴展到具有獨特的規(guī)則生成功能的嶄新的機器學習算法 。 這一新的學習機制對于解決人工智能中的知識獲取和知識優(yōu)化精練的瓶頸難題帶來了希望 。 (4) 遺傳算法的 并行分布處理 隨著遺傳算法應用的深入發(fā)展 ， 并行分布遺傳算法及其實現的研究越來越為人們所重視 。 遺傳算法由于執(zhí)行群體性操作 ， 所以本質上具有很好的并行分布處理特性 。 (5) 人工生命 與遺傳算法的研究 人工生命所涉及的生命現象包括生命的起源、自我增殖、自適應遺傳進化和免疫等。遺傳算法與人工生命這一嶄新的研究領域正在不斷滲透。目前已有一些學者對生態(tài)系統(tǒng)的演變、食物鏈的維持以及免疫系統(tǒng)的進化等，利用遺傳算法作了生動的模擬。 (6) 遺傳算法和 進化規(guī)劃 、 進化策略 的比較與結合 進化規(guī)劃（ Evolutionary Programming， EP）和進化策略 (Evolution Strategies, ES)幾乎是和遺傳算法同時獨立發(fā)展起來的，同遺傳算法一樣，它們也是模擬自然界生物進化機制的智能計算方法，既同遺傳算法具有相同之處也有各自的特點。進入九十年代，這三種方法才開始彼此交流。目前，關于這三種方法之間的比較研究和彼此結合的探討正在形成熱點。 Related Papers Jinping Li, Jianqin Yin, et al. Combination of geic algorithm and local search algorithms. Journal of Computational Information System, 2020, 2(3): 11191126. 李金屏，韓延彬，孫志勝?；煦鐑?yōu)化算法性能分析。 小型微型計算機系統(tǒng) 。 2020,26(8): 13401344。 李金屏，李素昉，楊波?；谛∩乘惴ê途垲惙治龅目焖偈諗窟z傳算法。 小型微型計算機系統(tǒng) 。 2020, 25(6): 975978. 史奎凡，董吉文，李金屏等。正交遺傳算法。 電子學報 。 2020, 30(10):15011504. 李金屏，何苗，劉明軍，楊波。提高 BP小波神經網絡收斂速度的研究。 模式識別與人工智能 。 2020, 15(1): 2835 李金屏，何苗，楊波。遺傳算法平均截止代數和成功率與種群規(guī)模之間的關系。 系統(tǒng)仿真學報 (增刊 ),2020, , 206210
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