一种改进的实数自适应遗传算法

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1、第!"卷第#期控制与决策!667年#月$%&’!"(%’#)*+,-*./+0123454*+9:&;!6678888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888文章编号<"66">6?!6B!667C6#>6#?!>6A一种改进的实数自适应遗传算法潘伟"E!E刁华宗"E井元伟!B"’沈阳炮兵学院电子侦察系E沈阳""6"7!@!’东北大学信息科学与工程学院E沈阳""666AC摘要<研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题’针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低F易早熟收

2、敛等现象E讨论了遗传算法的参数调节问题’提出一种自适应交叉概率和变异概率E既考虑了进化代数对算法的影响E又考虑到每代不同个体适应度的作用E给出一种改进的实数自适应遗传算法’最后利用G个测试函数对算法进行验证E在函数的最终值F平均运行代数F收敛概率几方面都取得了较好的结果’关键词<自适应遗传算法@实数编码@交叉概率@变异概率中图分类号i*+jEkeclmh/+>n24B"’opqrstupvt%wx

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36、+z&zt;2引言这在优化理论和神经网络应用中具有重要意义3!574遗传算法是模拟生物进化论的计算模型E是一’种有效的全局并行优化搜索工具E具有简单F通用F尽管实数编码精度高E适合于复杂大空间搜索E鲁棒性强和适于并行分布处理的特点’最初的遗传但易使遗传算法在搜索后期效率低下和未成熟收算法是基于二进制串的E类似于生物染色体结构E可敛’因此E遗传算法的各参数特别是交叉概率和变异概率的选择显得更加重要3#EJ4用生物遗传理论来解释E各种遗传操作易于实现E算’交叉概率和变异概率法处理的模式多’但是二进制编码不能直接反映问通常根据理论分析中参数的大致范围来

37、选择E或根题固有的结构特征E个体长度大E占用计算机内存据经验来确定某个实际问题的参数组合E具有一定多E数值优化时精度不高E且稳定性不如实数编的盲目性’码3"4’在具体问题中E直接采用解空间的形式进行编本文在群体规模确定的情况下E设计出一种改码E可在解的表现型上进行遗传操作E从而引入特定进的实数自适应遗传算法’算法中提出的自适应交领域的启发式信息E取得比二进制编码更高的效率’叉概率和变异概率E既考虑到进化代数对算法的影收稿日期"6>"?@修回日期6A>"6’基金项目<国家自然科学基金项目B7??#A66#C@教育部高等学校博

38、士学科点专项科研基金项目B!66!6"A=66#C’作者简介<潘伟B"?#=DCE男E哈尔滨人E讲师E博士E从事非线性系统的鲁棒控制F遗