遗传算法综述08

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1、万方数据2008年3月第36卷第3期机床与液压MACHINETOOL&HYDRAUUCSMaL2008V01．36No．3遗传算法的研究进展综述吴玫，陆金桂(南京工业大学自动化学院，南京210009)摘要：遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法，应用广泛，但其自身存在早熟收敛等不足，因此，如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度是需要探索的课题之一。本文通过对遗传算法的描述，就编码问题、遗传操作及执行策略等方面对遗传算法的改进措施进行了概述，并对遗传算法的研究方向进行了展望。，关键词：遗传算法；编码；遗传操作；执行策略中图分类号：TPl8文献标识码：A文章

2、编号：1001-3881(2008)3—176-4SummaryofResearchProgressoftheGeneticAlgorithmsWUMei．LUJingui(CollegeofAutomation，NanjingUniversityofTechnology，Nanjing210009，China)Abstract：Geneticalgorithmsis8newalgorithmsbasedonthebasictheoremofthebiologyevolution．Althoughwidelyused，thereafestill80meshortagessuchas

3、prematureeffective．Sohowtoimproveitssearchingperformanceandavoidthecommondefectofearlyconvergenceneedtobeexplored．TheprincipleofGAwasdescribed，4kindsofrelevantimprovedmethodsandnewdevelop-mentaltrendsconcerningGAwerepresented．Keywords：Geneticalgorithms；Encoding；Geneticoperation；Actstrategies0引

4、言遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是生命科学与工程科学互相交叉、互相渗透的产物，其遵循的原则就是Darwin的进化论和Mendel的遗传学说，是由Michigan大学Holland教授于1975年首次提出。其本质是一种求解问题的高度并行性全局搜索算法。它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。经过近30余年的努力，遗传算法不论是在应用上、算法设计上，还是在基础理论上，均取得了长足的发展，已成为信息科学、计算机科学、运筹学和应用数学等诸多学科所共同关注的热点研究领域。尽管遗传算法在理论研究和实践应用中已经取得了巨大的成功，

5、但遗传算法存在收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题，在需要优化的参数较多时，更表现出遗传算法的不足。本文将从遗传算法的理论和技术两方面概述目前的研究现状，描述遗传算法的基本原理与主要特点，对遗传算法的编码问题、基因操作以及执行策略方面的改进进行了研究。1遗传算法描述遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，一个种群由经过基因编码的一定数目的个体组成，初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐步演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助自然遗传学的遗传算子进行交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群向自然进化一样的

6、后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。遗传算法所涉及的五大要素：参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作的设计和控制参数的设定，其具体内容如下：(1)参数编码。遗传算法中常用的编码方法是二进制编码，它将问题空间的参数用字符集{0，1}构成染色体位串，符合最小字符集原则，操作简单，便于用模式定理分析。(2)适应度函数的设计。适应度函数是评价个体适应环境的能力，使选择操作的依据，是由目标函数变换而成。对适应度函数唯一的要求是其结果为非负值。适应度的尺度变换是对目标函数值域的某种映射变换，可克服未成熟收敛和随机漫游现象。常用的适应度

7、函数尺度变化方法主要有线性变换、幂函数变换和指数变换。(3)遗传操作的设计。包括选择、交叉、变异。①选择(Selection)选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。其主要思想是个体的复制概率正比于其适应值，但按比例选择不一定能达到好的效果。选择操作从早期的轮盘赌选择发展到现在最佳个体保存法、排序选择法、联赛选择法、随机遍历抽样法、收稿日期：2007一04一18。作者简介：吴玫(1982一)，女，江苏常州人，硕士研究生。研究方向：遗传算法。E—mai