改进的自适应遗传算法及其性能研究
自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究
第18卷第1期 系统 仿 真 学 报© V ol. 18 No. 12006年1月 Journal of System Simulation Jan.， 2006自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究任子武，伞 冶(哈尔滨工业大学控制与仿真中心，哈尔滨 150001)摘 要: 为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。
通过对一典型的大海捞针类(NiH)问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。
在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力大，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辨识的优点，具有重要的工程使用价值。
关键词: 遗传算法；参数辨识；非线性系统；有色噪声；M 序列中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2006) 01-0041-03Improved Adaptive Genetic Algorithm and its Application Researchin Parameter IdentificationREN Zi-wu , SAN Ye(Control & Simulation Centre, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)Abstract: An improved adaptive genetic algorithm (IAGA) was proposed to avoid the premature problem and the slow convergence. Through the experiment of a typical Needle-in-a-haystack problem, the proposed algorithm shows its better global optimal ability and its faster convergence ability. Based on the above, the improved algorithm was applied to identify system parameter. The identification results show that this method has the advantages of high parameter identification precision, strong ability of resistance to the noise, good input signal generality and identification of the nonlinear system, so it has important practical values.Key words: genetic algorithm; parameter identification; nonlinear system; color noise; M sequence引 言要定量、准确地分析设计一个控制系统，一定要建立控制对象的数学模型。
自适应遗传算法的改进与应用_张国强
总第187期2010年第1期舰船电子工程Ship Elec tronic EngineeringV o l.30No.183自适应遗传算法的改进与应用＊张国强1) 彭晓明2)(空军雷达学院研究生管理大队1) 武汉 430019)(空军雷达学院预警监视情报系2) 武汉 430019)摘 要 为提高遗传算法的全局最优和快速收敛,在现有的一些自适应遗传算法的基础上,针对交叉概率和变异概率进行改进,提出了一种根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率的新的自适应遗传算法。
实验结果表明,该算法在收敛快速性和稳定性等方面都有了明显的改善,达到了预期效果。
关键词 遗传算法;自适应;自适应遗传算法中图分类号 T P301.6Im p rove me nt and A p plicatio n of an I m prove d A daptive Ge netic A lgo rithmZhang Guoqiang1) Peng Xiaoming2)(Depa rtment of G raduate M anagement,A F RA1),W uhan 430019)(Depa rtment o f Early W arning Surv eillance Intellig ence,AF RA2),Wuhan 430019)A bstract A new adaptiv e genetic alg o rithm is presented o n the basic of the existing adaptive g ene tic alg o rithm to im-pro ve the cro ssve r probability a nd mutation pro bability.It bases the fitness v alue to adjust the c rossove r pr obability and mu-ta tion pro bability automa tically.Finally,some experiments sho w that the propo sed new alg o rithm is clearly improv ed in co n-v erg ent speed and stability and gets ex pectatio n effect.Key Words g enetie algo rithm,adapta tio,adaptive g ene tic alg orithmClass Nu mber T P301.61 引言自适应遗传算法是具有比例选择,自适应交叉和变异操作的遗传算法的简称。
基于改进自适应遗传算法的智能组卷算法
遗传算 法更能满足组卷的 实际需求 ， 在全局搜 索性 法有显著
提 高 ， 明了改进 算法的有 效性和优越性 。 证 关键词 ： 组卷算 法；遗传算法 ；自适应 ；收敛速度 ； 题库 系统
中 图分 类 号 ：Ｐ ０ Ｔ３ １ 文献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －４５ ２ １．５ ０ ３ ｏ： ０ ３ ６／．ｓ ．０ ６２ ７ ．０ ２ ０ ．４ ｓ
２ １ 第 ５期 ０ ２年 文 章 编 号 ：０６２ ７ （０ ２ ０ －１２０ １０ －４ ５ ２ １ ）５０ ５ －５
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ ＩＵ Ｎ ＩＹ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ
总第 ２ １ ０ 期
基 于改 进 自适 应 遗 传 算 法 的智 能组 卷 算 法
宫 磊， 赵 方
（ 北京林业 大学信息 学院， 北京 １０ ８ ） ００ ３
摘 要 ： 统 的 组 卷 算 法 具 有 组 卷 速 度 慢 、 功 率低 和组 卷 质 量 不 高 等 缺 陷。 为 了 解 决 该 问 题 ， 出一 种 基 于 正 弦 形 式 自 传 成 提
适应遗传 算子的改进 遗传算法的组卷算法 ， 理论分析和 实验 结果表 明， 与基本遗 传算 法和 自适 应遗传 算法相 比， 改进 的
段， 其研 究 的主要 难题 是 如何保 证 自动生成 的试 卷 能
式的 自 适应遗传算子解决基本遗传算法易于过早收
敛 的缺 陷 。
够 满足 用户 对试 卷各 方 面指标 的要求 ， 同时又 能保 证
其 科学 性 和高效 性 。 因此 ， 简单 易用 、 速度 快 、 成功 率 高 的组 卷算 法 是 实现 题 库 系 统 的关 键 技 术 之 一 。 目 前 常用 的组卷算 法 有 ： 随机抽 取法 、 回溯试 探法 、 传 遗
基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络
基于改进的自适应遗传算法优化BP神经网络吴陈;王和杰【摘要】In the early stage of adaptive genetic algorithm (AGA) proposed by Srinivas, the speed of evolution is slow, which leads to reduction of the performance of algorithm. To solve this problem, based on improving the computing method of the probabilities of crossover and mutation and taking current stage of evolution into consideration, an improved adaptive genetic algorithm (IAGA) is presented. The new algorithm is applied to optimizing the calculation model of BP neural network, used to count the oiling quantity of vehicle. IAGA-BP is proved better than AGA-BP and standard BP by comparing the calculation error of these models.%针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题，改进了自适应交叉率和变异率的计算方法，考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配，提出一种改进的自适应遗传算法；并将其应用于BP神经网络计算模型的优化，运用到汽车加油量计算中，通过比较标准BP网络、Srinivas提出的自适应遗传算法优化的BP 神经网络和改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络3种模型的计算误差，验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的算法优于另外两种。
自适应遗传算法交叉变异算子的改进
自适应遗传算法交叉变异算子的改进
自适应遗传算法交叉变异算子的改进是一种能够更好地适应复杂环境的遗传算法变异
算法。
传统的遗传算法变异算子需要在交叉变异的过程中设置固定的参数以及变异概率，
这一流程给实施遗传算法带来了很多困难，经常无法得到期望的结果。
为了解决这一问题，目前提出了自适应遗传算法交叉变异算子的改进思想。
自适应遗传算法交叉变异算子的改进，使用学习方法根据环境条件，动态调整变异参
数和变异概率。
这样能够有效地根据实际情况，调节算子的参数，获得最优的变异参数和
变异概率，从而提高遗传算法的求解效率。
最后，自适应遗传算法交叉变异算子的改进同时带来了另一个优势：可以更好地调整
遗传算法交叉变异算子参数和变异概率，帮助合理匹配算法参数，减少求解运行过程中的
误差和损失，从而提高遗传算法的求解质量。
遗传算法的改进
Pm
k3 ( fmax
fmax
f) ,
favg
k4 ,
f favg f favg
其中， fmax 群体中最大的适应度值 fmax 每代群体的平均适应度值 f 要交叉的两个个体重较大的适应度值
f 要变异个体的适应度值
从上式可以看出，当适应度度值越接近最大适应 度值时，交叉率和变异率就越小，当等于最大适 应度值时，交叉率和变异率为零，这种调整方法 对于群体处于进化后期比较合适，但对于进化初 期不利，因为进化初期群体中的较优个体几乎不 发生变化，容易使进化走向局部最优解的可能性 增大。为此，可以作进一步的改进，使群体中最 大适应度值的个体的交叉率和变异率分别为 Pc2 和 Pm2 。为了保证每一代的最优个体不被破坏， 采用精英选择策略，使他们直接复制到下一代中。
在生物学中, 小生境是指特定环境下的一种生存环境, 相同的生物 生活在同一个小生境中。借鉴此概念, 遗传算法将每一代个体划分为 若干类, 每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表 组成一个种群, 再在种群中以及不同种群之间通过杂交、变异产生新 一代个体群, 同时采用预选择机制或者排挤机制或共享机制完成选择 操作。这样可以更好的保持群体的多样性, 使其具有很高的全局寻优 能力和收敛速度。
1
Pk (i
j)
exp(
f
(i) t
f
(
j))
f (i) f ( j) f (i) f ( j)
背包问题 (knapsack problem)
这是一个典型的最优化问题。
基本背包问题：设n件物体的重量分别为s1 sn
使用价值分别为 p1
p
，一个背包能承受的总重量
n
为c, 如何装包使总价值最大。
一种改进的自适应遗传算法
一种改进的自适应遗传算法作者：刘晓霞窦明鑫来源：《合作经济与科技》2012年第05期［提要］为了提高遗传算法的搜索效率，给出了一种改进的遗传算法。
该算法采用混合编码，改进适应度函数和变异操作，扩大搜索范围。
通过四个经典函数的测试表明，改进算法与基本遗传算法和自适应遗传算法相比较，在函数最优值、平均收敛代数、收敛概率等方面都取得了令人满意的效果。
关键词：自适应遗传算法；适应度函数；变异操作；格雷编码；实数编码中图分类号：TP3 文献标识码：A收录日期：2012年1月12日引言遗传算法（GA）由美国Michigan大学的Holland教授于1975年首先提出，后经De Jong、GoldBerg等人改进推广，广泛应用于各类问题。
它是一种模拟自然界生物进化过程与机制的全局概率优化搜索方法。
早期遗传算法在进化过程中易出现早熟收敛和局部收敛性差等问题，为了克服上述问题，人们提出了多种改进算法。
本文对自适应算法进行改进，算法中不仅交叉和变异概率是自适应的，而且构造了一种自适应的适应度函数，以便更好地进行复制、交叉、变异操作，同时结合实数编码精度高、搜索范围大和二进制编码的收敛速度快、变异操作易实现的特点，算法还采用了实数与二进制编码相结合的方式，在防止早熟的同时还能提高全局搜索能力，最后利用改进算法进行仿真实验，结果表明本算法具有收敛概率高和平均收敛代数少的优点。
一、改进的遗传算法1、改进的适应度函数。
经典遗传算法由选择、交叉和变异三种基本操作构成，适应度函数通常都是用所求函数值表示，首先将函数定义为求最大值maxf，若求最小值则变换函数为max（-f），有时为了编程方便可以加一个足够大的正数M，即max（-f+M），使函数值恒为正，之后将个体按照它们的适应度大小进行选择。
通常选择的目的是保留更多高适应度的个体，但为了达到全局最优，防止过早收敛，在选择过程中要尽量保持个体的多样性。
通常选择操作采用比例选择法，这样适应度高的个体将有更大的概率被选择。
自适应模拟退火遗传算法的改进与应用
遗 传 算 法 Ｇ Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ ） 一 种 随 机 搜 索 算 Ａ（ｅｅ ｃ Ａｇｉ ｍ 是 ｉ ｏｔ
法 ， ９ ５年 由 Ｈｏ ａ ｄ ｌ 出 并 发 展 起 来 ， 具 有 隐 含 并 １７ ｌ ｎ ｔ提 ｌ ＿ 它 行性 和全局 搜索性 两大 特点 。其核 心 内容是 参数 编码 、 初 始 种 群 设 定 、 应 度 函数 设 计 、 传 算 子 设 计 、 制 参 适 遗 控 数 设 定 。 Ａ 以一 个 种 群 中 的 所 有 个 体 为 对 象 。 用 随 机 Ｇ 利 化 技 术 指 导 ，对 一 个 被 编 码 的 参 数 空 间 进 行 高 效 搜 索 。 Ｇ 具 有 很 强 的计 算 能 力 ， 是 求 解 过 程 却 很 简 单 ， 此 Ａ 但 因 成为 现代有 关智能 计算 中的 主要算 法之一 。 模 拟 退 火 算 法 Ｓ Ａｆ ｉ ｌｔ Ａ ｎ ａｉｇ ｌｏ ｔｍ） Ａ ｍｕａｅ Ｓ ｄ ｎ ｅｌ Ａ ｇｒｈ ｎ ｉ 是 １８ ９ ２年 由 Ｋｒｐ ｔｃ ｔ将 固 体 退 火 思 想 引 入 组 合 优 化 ｉ ａｒ ｋ 】 ｋ ｉ 领 域 ，提 出 了一 种 求 解 大 规 模 组 合 优 化 问 题 ，特 别 是
ｈ ｂ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｙ ｒ ｌｏ ｔ ｍ． ｉ ｉ ．
Ｋｅ ｒ ｓ： ｇ ｎ ｔ ａｇ ｒ ｈ ；ｓｍｕ ａ ｅ ｎ ｅ ｌ ｇ ａｇ ｒ ｈ ； ａ ａ ｔ ｅ ｇ ｎ ｔ ｐ ｒ ｔｒ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｅｉ ｌｏ ｔｍ ｃ ｉ ｉ ｌｔ ｄ ａ ｎ ａ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｉ ｄ ｐ ｉ ｅ ｅｉ ｏ ｅ ａ ｏ ｖ ｃ
Ａ ｓｒｃ ：Βιβλιοθήκη ｅ ｐｐｒ ａａ ｓｓｔｅ ｍ ｊｒｍ ｒｓ ａｄ ｓｏ ｃｍ ｎｓ ｏ ｈｓ ｗ ｌｏ ｔｍ ｎ ｒｐｓｓ ａ ｍｐｏｅ ｄｐｉ ｂ ｔ ｔ ｈ ａ ｅ ｎｌ ｅ ｈ ａ ｅ ｔ ｎ ｈ ｒ ｏ ｉｇ ｆｔｅｅ ｔｏ ａｇｒｈ ｓ ａｄ ｐｏ ｏｅ ｎ ｉ ｒｖｄ ａａｔ ｅ ａ ｙ ｏ ｉ ｔ ｉ ｖ
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进【摘要】遗传算法是模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法，可以处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
但是经典遗传算法存在局部收敛、收敛速度慢等缺点，这使得经典遗传算法有时很难找到全局最优解。
本文针对经典遗传算法中所存在的缺点，采用阶段式的适应度函数、基于竞争机制的交叉方式和仿粒子群变异操作，使遗传算法的收敛速率、全局收敛概率都得到了较大的提高。
【关键词】遗传算法适应度交叉操作仿粒子群变异一遗传算法遗传算法（genetic algorithm，简称ga）是holland 在研究自然遗传现象与人工系统的自适应行为时，模拟生物进化现象，并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种全局群体搜索算法。
遗传算法的基本思想起源于darwin进化论和mendel的遗传学说。
作为一类智能计算工具和学习算法，由于其实现简单、对目标函数要求不高等特性，遗传算法已广泛应用于如人工智能、组合优化等研究领域。
1．遗传算法的优越性遗传算法（genetic algorithm）利用某种编码技术作用在称为染色体的二进制串上，模拟由这些串组成的个体的进化过程。
通过有组织的、随机的信息交换来重新结合那些适应性好的串，在每一代中，利用上一代串结构中适应性好的位和段来形成一个新的串的群体，同时在串结构中尝试用新的位和段来代替原来的部分以形成新的个体，以增加种群的多样性。
遗传算法的最大优点是能够通过群体间的相互作用，保存已经搜索到的信息，这是基于单次搜索过程的优化方法所无法比拟的。
但是，遗传算法也存在着计算速度较慢，并且容易陷入局部最优解的问题中。
遗传算法的优越性归功于它与传统搜索方法不同的特定结构。
第一，遗传算法的操作对象是编码，对问题的限制极少，对函数的一些约束条件如连续性、可导性等不做要求，减少了要解决问题的复杂性。
第二，遗传算法同时搜索解空间内的许多点，因而可以有效地防止搜索过程中收敛到局部最优解，并获得全局最优解，与其他单点搜索的方法相比，在计算时间上也有较大的优势。
遗传算法的一些改进及其应用
遗传算法的一些改进及其应用一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、突变、交叉和选择等机制，寻找问题的最优解。
自其概念在20世纪70年代初被提出以来，遗传算法已经在多个领域得到了广泛的应用，包括机器学习、函数优化、组合优化、图像处理等。
然而，随着问题复杂度的增加和应用领域的拓宽，传统的遗传算法在求解效率和全局搜索能力上暴露出一些问题，因此对其进行改进成为了研究热点。
本文首先介绍了遗传算法的基本原理和流程，然后综述了近年来遗传算法的一些主要改进方法，包括改进编码方式、优化选择策略、设计新的交叉和变异算子、引入并行计算等。
接着，文章通过多个实际应用案例，展示了改进后遗传算法在求解实际问题中的优越性和潜力。
本文总结了当前遗传算法改进研究的主要成果，展望了未来的研究方向和应用前景。
通过本文的阐述，读者可以对遗传算法的基本原理和改进方法有全面的了解，同时也可以通过实际应用案例深入理解改进后遗传算法的优势和适用场景，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、遗传算法的基本原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。
它模拟了自然选择、交叉（杂交）和突变等生物进化过程，通过迭代的方式寻找问题的最优解。
遗传算法的主要组成部分包括编码方式、初始种群生成、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。
在遗传算法中，问题的解被表示为“染色体”，通常是一串编码，可以是二进制编码、实数编码或其他形式。
初始种群是由一定数量的随机生成的染色体组成的。
适应度函数用于评估每个染色体的适应度或优劣程度，它通常与问题的目标函数相关。
选择操作根据适应度函数的值选择染色体进入下一代种群，适应度较高的染色体有更大的机会被选中。
交叉操作模拟了生物进化中的杂交过程，通过交换两个父代染色体的部分基因来生成新的子代染色体。
一种改进的自适应遗传算法
们 突破 思维障碍 ， 打破 思维定势 ， 以新 的
通过 Ｔ Ｉ Ｒ Ｚ理论 的指 导，设计师们 能 视觉分析问题， 进行逻辑性和非逻辑性的
还能根据技术进化规律预测未 重要、不常用的操作器要求躯体活动， 分 够更加准 确地对产 品设计 的矛盾 点进行 系统思维，
开发富有竞争力 的新产 品。 布在躯干活动 中手能够达到的区域。 而脚 发明创造。 这些 设计 矛盾 的不 断创造与 改 来发展趋势，
《 经与技 ２ 年月上 第３ ） 合 济科》０ ３号（ ４期 作 １ ２ 总 ６
固
信
技
Ｓｅ ６ 最优保 存策略 。本文将 最优 ｔ ｐ
变异方 向， 以本文在变异 操作 中采用二 行编码 、 所 变异 、 最后解码 。
进制格雷编码 ， 格雷编码的定义见 （） ２ 式，
ｐｆ＿ ｃｐ ＝ｄ １
早熟”而 在后 期可 以转成 ， 适应度函数通 常都是用所求 函数值表 示， 群多样性防止“
开始 局部求精 的搜 索。本 遗传算法 （ 由美 国 Ｍｉｈｇｎ大学 首先将 函数定义 为求 最大值 ｍ ｘ，若求 正常选择操作 ， Ｇ ｃｉａ ａｆ
ｘ（ｆ， 的 Ｈ ｌｎ ｏｌ ｄ教 授 于 １７ ａ ９ ５年 首 先提 出， 后 最小值则变换 函数为 ｍａ —） 有 时为 了 文将适应度函数 改进为 ：
高 的概率参与到选择 、 交叉 、 变异操作中， 保存 了种群的多样性 ， 同时在 自适应交叉
的过 程也采用 了新的方法 ，使 得在避 免 “ 近亲繁殖 ” 的基础上扩大 了搜索范 围， 整
ｍｉｆ ｘｉ １ －・（＋ １： ｌ ｘ ２ ｎ３ ｓｎ（Ｏｕ 】 ２０ 一 ≤ ≤ ＝ ）
ｍｉ 皿
其中 ，， ａ ｂ是待定值 ，此函数在一个
一种改进的自适应遗传算法
关键词： 遗传算 法；自 适应 ； 收敛 ；仿真 中图分 类 号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １ 文献标 识 码 ： ６ Ａ
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｉ ｅ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｍ ｒ ｖ ｄ Ａｄ ｐｔ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉ ｖ ｃ ｈ
ＬＩ Ｓ ｕ ｔｎ Ｉ Ｔａ－ ｏ ｇ ，Ｗ ＡＮＧ ａ － ｈ ｎ Ｕ ｈ － ｉｇ ，Ｊ Ｎ ｉ ｄ ｎ Ｌｉｎ ｓ ｅ ｇ
ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ａ ｔ ｅｇ ｎ ｔ ｇ ｒ ｈ ｈ ｓａ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｎ ｔ ｅａ ｉ ｔ ｆ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｎ ｅ ｒ ｈ ｎ ． ｍｐ ｏ ｅ ｄ ｐ ｉ ｅ ｅｉ ａ ｏ ｔ ｍ ａ ｎｉ ｖ ｃｌ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｂ ｌ ｙ ｏ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅａ ｄｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｏ ｈ ｉ ｃ Ｋ ｅ ｒ ｓ ｇ ｎ ｔ ｇ ｒ ｈ ； ｄ ｐ ｉｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ； ｉ ｌｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｅ ｉ ａ ｏ ｉ ｍｓ ａ ａ ｔ ；ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｓｍｕ ａｉ ｃｌ ｔ ｖ ｏ
摘
要： 遗传 算 法是 一 种借 鉴 生 物界 பைடு நூலகம்然 选择 和 自然 遗 传机 制 的 随机搜 索算 法． 针 对 传 统遗 传
算 法和 自适 应遗 传 算 法存 在“ 熟 ” 象及 收 敛 速度 慢 的 不足 ， 出了一种 改 进 的 自适 应遗 传 算 早 现 提 法， 并对 交 叉概 率和 遗 传 概 率进 行 改进 ． 仿 真 结果 说 明 了改进 的 自适 应遗 传 算 法 比传 统遗 传 算 法和 自适 应遗 传算 法在 收敛 性 能和搜 索能 力上 都有很 大的提 高．
２Ｐｌｔ ｈ ｉＳ ｈｏ Ｓ ｅｙｎ Ｌｇｎ Ｕ ｉ ｒｉ ， ｕｈ ｎ１３ ２ ．ｈｎ ） ．ｏｙ ｃ ｎｃ ｃ ｏｌｆ ｈｎａ ｇ ｉ ｇ ｎｖ ｓｙ Ｆ ｓｕ １ １２Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｏ ｅ ｔ
遗传算法自适应选择算子
遗传算法自适应选择算子遗传算法自适应选择算子是指在遗传算法中通过不断调整选择操作的参数以使得算法更好地适应问题特性的方法。
选择操作是遗传算法中的一个重要步骤，其目的是根据个体的适应度值来选择父代个体，以便产生下一代个体。
传统的选择算子包括轮盘赌选择、锦标赛选择、随机选择等方法，但这些方法在某些情况下可能表现不佳。
为了提高遗传算法的性能，研究者提出了一种自适应选择算子的方法。
自适应选择算子能够根据当前种群的适应度情况来调整选择操作的参数，从而更好地适应当前问题的特性。
自适应选择算子的主要优势在于能够动态地适应问题的复杂度和种群的分布情况，从而提高算法的搜索能力和收敛速度。
自适应选择算子的设计一般包括以下几个步骤：1. 选择初始的选择参数，比如选择的概率分布、选择的比例等；2. 计算种群的适应度值，根据适应度值来选择父代个体；3. 根据选择的结果调整选择参数，比如增加选择的概率分布、增加选择的比例等；4. 重复2-3步骤，直至算法达到停止条件。
自适应选择算子的设计需要考虑以下几个方面：1. 选择参数的调整策略：选择算子的参数包括选择的概率分布、选择的比例等，如何根据适应度值来调整这些参数是一个关键问题；2. 适应度值的计算方法：选择算子的性能与适应度值的准确性密切相关，选择适合问题的适应度值计算方法是设计自适应选择算子的重要一环；3. 算法的收敛性：自适应选择算子的设计应当考虑算法的收敛性，即算法是否能够在合理的时间内收敛到最优解；4. 实验的验证：设计的自适应选择算子需要在一定的问题集上进行验证，以证明算法的有效性和性能优势。
在实际的应用中，自适应选择算子已经被广泛应用于各种优化问题的求解中，比如函数优化、组合优化、参数优化等问题。
通过设计合适的选择算子，可以提高遗传算法的搜索能力和全局收敛性，从而更好地适应不同的问题特性。
随着研究的不断深入，自适应选择算子的设计方法也在不断创新，为遗传算法的应用提供了更多的选择和参考。
一种改进的自适应遗传算法求解专家分配问题
第２ ７卷 第 ９期 ２０ ０ ７年 ９月
文章编号 ：０ １ ０ １２ ７ ￣ 一 ２６－０ １ —９ ８ （ ０ ） ２７ ３
一
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕｔｒＡｐｐ ｉａ ｉｎ ｍｐ ｅ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ＿ ７ Ｎｏ ９ ｌ２ 源自 ． Ｓ ｐ．２ ０７ ｅ ０
种 改进 的 自适应 遗 传 算 法求解 专家 分 配 问题
李娜 娜 ， 军华 宋 顾 ， 洁 刘伯 颖 任 ， ， 超 （ ． 津 大学 计 算机 科 学 与技 术 学院 ， １天 天津 ３０ ７ ； ０ ０２ ２ 河北 工业 大 学 计 算机科 学与软 件 学 院 ， 津 ３０３ ． 天 ０ １０；
ｓ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｌ ｍ， ａ ｄ ｐ ｐ ￣ ｄ ｇ ｎ ｔ ｌｏｉｈ ａ ｄ ＧＡ ｓｎ ｅ ｒｓ ｃｍｕ ａｉ ｎ ｇ ｉ ｅｂ ｈ ｒｍｏ ｅｔ ｏｖ ＡＰ ｈ ｕ ｈ ａ ｓ ｎ ｎ ｒｂ ｅ ｇ ｐ ｎ ｒ ｏ ｅ ｅ ｃ ａｇ ｒ ｍ ｏ ｉ ｔ ｎ ｕ ｉ ｇ ｈ ｕ ｉｔ ｔｔ ｕ ｄ ｙｐ ｅ ｉ ｏ ｏ ｎ ｏ ｓ ｌｅ Ｅ ．Ｔ ｏ ｇ ｉ ｈ ｓ ｂ ｅ ｒｖ ｎ ｔ ｅ ｌ ｆ ｃ ｉｅ ｗ ｙ ｏ Ｐ．ｔｅ ａ ｅ ｄ ｓ ｄ ａ ｔｇ ｓ ｏ ｓ ｉｅ ｒ ｄ ｎ ａ ｃ ｔｒ ｔ ｎ ｉ ａｅ ｒ ｄ ａ ｄ ｔ ａ ｅ ｎ ｐ ｅ ｙ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ａ ｓｆｒＥＡ ｏ ｈ ｖ ｈ ｙ ｈ ｖ ｉａ ｖ ａ ｅ ｆｍａ ｓ ｅ ｕ ｄ ｙ ｉ ａｉ ｎ ｌｔ ｒｐ ｉ ｎ ｎ ｖ ｎ ｅ ｏ ｅ ｏ
一
Ｉ ｐｒ ｖ ｄ ａ ｐ ｉｅ ｇ ｎｅｉ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｘ ｒ ｓ ｉ ｎ ｅ ｔｐｒ ｂ ｅ ｍ ｏ ｅ ｄａ ｔｖ ｅ ｔｃ ａｇ ｒｔ ｆ ｒ ｅ ｐｅ ｔａ ｓｇ ｍ ｎ ｏ ｌｍ
自适应遗传算法的改进研究
Ｎ Ｉ Ａ Ｇ Ａ Ｉ Ａ Ｇ Ａ
ＮＩ ＡＧＡ
０ ． ０ ５ ３ ３
０ ． ０ ０ ４１
０ ． ０ ２ ８ ８
０． ３ ７ １ ５
０ ． ０ ３ １ ２
Ｏ． ｏ ０ ７ ２
Ｉ ＡＧＡ
４． ８１ ２ ４
ｌ ０ ． ６ ６ ３ ７ ８． １ ５ ９ ６
５． ８ ｌ １ ６ ０． ６ ０ ２ ３
５． ３ ５ ７ ９ ｅ 一０ ０ ４
Ｉ Ａ Ｇ Ａ
ＮＩ ＡＧＡ
一 ７ ． ３ ９ ３ ７ ｅ ＋ ０ ０ ３
－７． ７１ ０ ５ ｅ ＋０ ０ ３
— ４ ． ３ ２ ５ ６ ｅ ＋ ０ Ｏ ３
－６． ６ ３ ３ ６ ｅ ＋Ｏ Ｏ ３
— ７ ． １ Ｏ ３ ４ ｅ ＋ ０ Ｏ ３
算法分析
自适应遗传算法的改进研究
于 光 帅 于 宪伟
（ 渤海大学数理学院 辽宁锦州 １ ２ １ ０ １ ３ ）
摘 要： 未成 熟收敛 问题是 导致遗 传算法性 能下降 的重要原 因。 为 了提 高算法 的性 能， 对Ｉ Ａ Ｇ Ａ自 适 应遗传算 法ｌ １ ｌ 进行 了改进， 提 出了一 种新 的 自 适 应 交叉概率公 式和 自 适应 变异概 率公 式， 从 而促 使算 法跳 出局部 最优 解， 改善 了算法的 未成 熟收敛 问题 。 仿 真结果表 明， 相 对 Ｇ Ａ自适应遗传 算 法， 新
能 力 等 优 良性 能 。
１ Ｉ ＡＧＡ 目 遣 厘 遵 传 鼻 惩
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遗传算法的一些改进及其应用共3篇
遗传算法的一些改进及其应用共3篇遗传算法的一些改进及其应用1遗传算法 (Genetic Algorithm) 是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
遗传算法最初由 J. Holland 在 1975 年提出，是模仿自然界生物的进化过程，利用选择、交叉和变异等基本遗传操作，搜索解空间中的最优解。
遗传算法优点在于能够处理复杂的非线性、多模优化问题，但在实际应用过程中存在一些问题，为了解决这些问题，对遗传算法进行了许多改进，下面介绍其中几种改进方法和应用。
改进一：精英选择策略在传统的遗传算法中，每次进行选择操作时都是随机选择个体进行交配，这导致一些较优秀的个体有可能被淘汰，因此提出了精英选择策略，即在每次进化过程中一定比例地选择适应度最好的个体，避免较好的个体被淘汰。
改进二：基因突变概率自适应策略在遗传算法中，变异操作可以增加个体的多样性，但是变异概率设置不当，可能会导致算法早熟收敛或者长时间停留在局部最优解。
为了避免这种情况，提出基因突变概率自适应策略，即根据当前代的适应度情况自适应计算变异概率，使变异概率既不过大，也不过小。
改进三：群体多样性保持策略为了保证遗传算法群体多样性，提出了数种策略：保持多样性的染色体种群操作，通过引进外来个体以增加多样性，以及通过避免重复染色体来保持多样性等方法。
应用一：函数优化函数优化是运用遗传算法的主要应用之一，它的目标是通过最小化目标函数，寻求函数的最小值或最大值。
应用遗传算法的一个优势在于它能够优化非凸性函数，而其他传统优化算法在优化过程中会陷入局部最优解。
应用二：机器学习机器学习需要寻找一个最佳的模型，而遗传算法可以用于选择合适的特征和参数，从而构建最佳的模型。
此外，遗传算法还可以用于优化神经网络的结构和权重，以提高神经网络的分类和预测性能。
应用三：工程优化遗传算法在工程中也有广泛的应用，如在电子电路设计中，可以通过遗传算法来寻找尽可能优秀的元器件匹配，从而达到最佳的电路性能。
遗传算法的研究与优化
遗传算法的研究与优化遗传算法是一种生物学启发式算法，它源自自然进化的基本原理，主要应用于寻找优化问题的解决方案。
在过去的几十年中，遗传算法已经得到广泛应用，并且展现出很高的效果。
本文将介绍遗传算法及其研究与优化。
1. 遗传算法的基本原理遗传算法主要源自自然进化的基本原理，包括选择、交叉和变异。
在遗传算法中，每个问题解决方案表示为一个基因组，其中的基因代表问题的特定部分。
这些基因在交叉和变异操作中被操作，从而创建新的解决方案。
在遗传算法的执行中，首先生成一个随机的种群，每个个体都是一个基因组。
接下来，基于适应度函数对每个个体进行评估。
适应度函数通常是一个应用于基因组的目标函数。
然后，依据评估结果，遗传算法选择最好的个体，也就是最能解决问题的个体。
最后，执行交叉和变异操作，生成新的解决方案。
遗传算法已经被广泛应用于许多领域，例如物理优化、生产设计、机器学习等等。
它们都可以视为一个优化问题，需要在复杂解空间中寻找最优解决方案。
以下是一些遗传算法的应用案例：- 动态调度问题动态调度是一种常见的优化问题，即如何更好地分配资源和工作。
在这种情况下，遗传算法被用于生成更好的调度程序，以最大化系统效率。
- 机器学习遗传算法被广泛用于机器学习问题，例如遗传算法训练神经网络和进行特征选择。
这些方法采用了遗传算法的选择、交叉和变异原理，利用人工选择不可行的解，通过交叉和变异创建新的解。
遗传算法可以用于生产机器人方案的优化。
生产机器人需要执行高度复杂的任务，在高维空间中找到最佳的解决方案，需要大量的计算和耗费时间等各种限制因素。
遗传算法虽然能够寻找出许多可行解，但它们不一定是最佳解。
可能存在多个局部最优解，例如遗传算法可能存在种群群体贪婪的选择倾向。
因此，遗传算法需要进行进一步调整和改进来提高其性能和效率。
- 交叉算子的改进简单的遗传算法交叉算法不能保障最优的结果，有时会压缩搜索空间。
因此，改进遗传算法的交叉算子是一种改进方法，特别是基于不同的交叉算子设计。
基于改进遗传算法的自适应优化研究
基于改进遗传算法的自适应优化研究改进遗传算法的自适应优化研究遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于生物进化的计算方法，由于其能够应用于复杂问题的优化中并具有很高的鲁棒性，被广泛应用于优化领域。
随着GA的应用越来越普遍，人们也在不断地尝试对其进行改进，以满足更为复杂的优化问题。
本文将着重介绍一种改进遗传算法的自适应优化研究。
首先，我们了解一下GA的基本原理。
GA是一种通过对群体进行演化和选择，在群体中寻找最优解的过程。
其基础是对一组解(称为染色体)的编码，并通过遗传操作对这些解进行交叉、变异和选择，不断更新甚至优化群体。
这种方法对于全局搜索和优化非常有效，但是遗传算法也存在一些问题，例如前期收敛速度慢、参数设置不当容易陷入局部最优解等问题。
所以，我们需要对现有的遗传算法进行改进。
改进的方向主要包括改进基因编码方式、改进选择策略、改进交叉和变异算子、改进适应度函数以及改进搜索策略等方面。
于是，在之前的研究中，自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)诞生了。
AGA主要是通过改变群体的大小、调整交叉和变异率、修改选择条件等参数，来使得GA更加灵活适应不同的搜索空间。
而改进遗传算法的自适应优化研究，则是对AGA的进一步优化。
具体来说，在自适应群体控制、自适应变异、自适应交叉和自适应种群平衡等方面进行了改进，可以更好地解决以上提到的问题。
首先，自适应群体控制是指根据问题难易程度自适应地调整群体大小，以达到最优解。
这个问题的解决方法可以分为两种。
一种方法是基于群体适应性的选择，通过计算最优解和平均值之间的比例来控制群体大小。
另一种则是基于经验公式的选择，根据问题复杂程度和主观经验来调整群体大小，比如人工设定一个阈值，当群体中的染色体个数达到这个阈值时就重新生成一个新群体。
其次，自适应变异和自适应交叉是基于对种群的结构和动态变化进行优化调整的。
具体来说，可以根据适应度的大小和变化来自适应性地调整交叉和变异的策略，并且根据所得到的最优结果自动调整算法的参数。
一种改进的自适应遗传算法
一种改进的自适应遗传算法
关旭;张春梅;王尚锦
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2003(013)011
【摘要】为了提高遗传算法的搜索效率,引进了父子竞争机制,采取一多点交叉操作技术,提出了一种改进的自适应遗传算法,并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA, EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA, AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA,MAGA)进行比较评估,验证了该方法的合理性和可靠性.
【总页数】3页(P41-42,44)
【作者】关旭;张春梅;王尚锦
【作者单位】西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种改进的自适应遗传算法及其在层合板优化中的应用研究 [J], 罗利龙;赵美英;穆朋刚
2.一种改进的自适应遗传算法 [J], 刘晓霞;窦明鑫
3.一种改进的自适应云遗传算法 [J], 韩勇;曹兴华;杨煜普
4.一种异型改进的自适应遗传算法 [J], 冯九林; 殷锋; 黄光华
5.一种改进的自适应遗传算法 [J], 刘萍;俞焕
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总第 ２ ９ ３ 期 ２ ０ １ ４ 年第 ３ 期
计算机与数字工程
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改进 的 自适 应 遗传 算 法及 其 性 能 研 究
程 敏 宋字 博 孙 刚 李玉 林 李 美龙
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中 图分 类 号
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ＣＨＥＮＧ Ｍｉ ｎ Ｓ ＯＮＧ Ｙｕ ｂ ｏ Ｓ Ｕ Ｎ Ｇａ ｎ ｇ ＬＩ Ｙｕ ｌ ｉ ｎ ＬＩ Ｍｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ
（ 兰 州 交 通 大 学 机 电 技术 研 究 所 兰 州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ）
摘
要
遗传算 法的优 良性能使其被广泛应用 于现 实许 多工程领域 中 ， 但该 算法 由于随机搜索 而带来 的收敛速度慢 、
Байду номын сангаас
易产生局值 、 不稳定等 问题 ， 给其应用带来很大 的困难 。论文首先 针对 收敛速度慢 ， 提出使用遗传迭代次数 自适应控制选择 算子 ， 达到对收敛速度 的 自适应控制 。其 次 ， 针对局值 问题 ， 提 出一种新 的改进 自适 应遗传 策略 ， 其交叉 和变异算子 能够根
据前两代适应度变化进行 自适 应调整 。最后 ， 使用 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ７ ． ０对所选 的函数进 行优化仿 真 ， 通 过 比较仿 真结果得 出改进 的 自适应遗传算法在处 理收敛速度和避免易产生局值方 面具有 较明显的优势 。
关键词
遗传算 法 ；自适应 ；性能仿真
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