遗传算法的应用及研究分析

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1、2010年6月电脑学习第3期遗传算法的应用及研究分析徐雁飞’幸海琼”摘要：在介绍遗传算法的基本原理与方法的基础上。分析了遗传算法相对于其它算法的优越性和存在的问题以及遗传算法的主要应用和研究发展方向。关键词：遗传算法智能控制算法优化中图分类号：TP11文献标识码：A文章编号：1002—2422(2010)o3—0113-03TheApplicationandResearchAnalysisofGeneticAlgorithmXuYanfeiXingHaiqiongAbstract：Byintroducingthebasicprincipleandme

2、thodsofgeneticalgorithms，thepaperanalyzesgeneticalgorithm'ssuperio-rityoverotheralgorithms，simultaneouslypresentstheexistingproblemsofgeneticalgorithm．Andthepaperalsoputsforwardthemainapplicationanddirectionofgeneticalgorithm．Keyword：GeneticAlgorithmIntelligentControlAlgorithmO

3、ptimization1遗传算法的基本原理与方法互交换自身的部分基因片，从而构成两个新个体的过程。交1．1编码叉算子不仅要考虑生成更多不同的个体，保持种群的多样编码是把一个问题的可行解从其解空间转换到GA所性；还要避免破坏种群中的优良个体，加快种群的收敛速能处理的搜索空间的转换方法。而解码是由GA解空间向度，才能使种群的多样性和收敛性达到和谐的统一。常用的问题空间的转换。编码机制直接影响着算法的整体性能，也交叉算子有：单点交叉、多点交叉、均匀交叉和算术交叉等。决定了种群初始化和各种遗传算子的设计等各种过程。常1．6变异算子用的编码方案有：二进制编码、

4、Gray编码和实数编码等。变异是指父代染色体中的某些基因片，以相对较小的1．2种群的初始化概率发生随机改变的操作过程。变异的概率决定了种群中种群的初始化是指如何生成第一代初始种群。对于二个体发生变异的机会大小，如果制定过高，容易破坏种群中进制编码机制，初始化就是生成多个二进制数串：对于实数已有的优良个体结构；如果制定过低，则产生新个体的速度编码机制，初始化是指生成多个实数数串。慢，收敛速度慢，甚至可能陷入局部最优。常用的变异算子1．3适应度函数有：倒位变异、交换变异和插入变异等。研究表明，将多种变适应度是用来衡量群体中各个个体在优化计算中能达异算子在

5、交叉使用或者按照一定的概率进行分配使用，会到或接近于或有助于找到最优解的优良程度。适应度较高带来较好的效果『lj。的个体遗传到下一代的概率就较大：反之遗传到下一代的2GA遗传算法的特点概率就相对较小。度量个体适应度的函数称为适应度函数，2．1遗传算法相对于其它算法的优越性是根据目标函数确定的，用于区分群体中个体好坏的标准，(1)GA从问题的初始解集开始嫂索，而不是从单个解是算法演化过程的驱动力。开始，覆盖面大，有利于全局择优从而有效地避免局部最优1．4选择算子解的干扰。选择算子是从一个旧种群选择生命力顽强的个体位串(2)GA不是对问题的待优化参数本身

6、进行操作，而是进行复制，从而产生新种群的过程。不同的选择操作会导致通过由这些参数所编码形成的染色体进行交叉，变异和选不同的选择效果，较大的选择压力将会使当前种群中的最择等操作，参与操作的信息量大，速度快，效果好，比较容易优个体具有较高的复制数目，算法会以较快的速度收敛，容获得全局最优或逼近全局最优。易出现“早熟”问题。相反，较小的选择压力能使种群的保(3)GA求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通持多样性，有利于跳出局部最优，收敛于全局最优点，但缺用算法程序，对于有待优化的函数数学限制较少，既不要求点是收敛速度慢，效率低下。常用的选择算子有：轮盘赌

7、选可导可微，也不要求函数具有连续性，通用性好，鲁棒性强。择、基于排序的选择、局部竞争选择、最佳个体保存选择和(4)GA通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与最优Boltzmann选择等。解相差极大的串，这是一个强烈的滤波过程，也是一个并行1．5交叉算子滤波机制，有极强的容错能力。交叉算子是指两个相互配对的染色体按照某种方式相(5)GA中的选择、交叉和变异都是随机操作，选择体收稿日期：2010-03—26徐雁飞广东省肇庆市工程技术学校讲师(广东，肇庆52607O)。·l13·现了向最优解的迫近，交叉体现了最优解的产生，变异则体(6)图像处理和模式识别：在

8、图像处理过程中，如扫现了全局最优解的覆盖。描、特征提取、图像分割等不可避免的会产生一些误差。目(6)GA具有