自适应小生境遗传算法的性能分析
基于个体优化的自适应小生境遗传算法
或 ３，由 ） 群体 中随机地选取的 １ Ｆ个个体组成排挤成 员， ／ Ｃ 然
后依据新产 生的个体与排挤成员 的相似性来排挤一些与排挤 成员相 类似的个体 。在实 际操作 中，个体之间的相似性通常 使 用个 体 之 间 的海 明 距离 来 度量 ，对于 一 个群 体 规 模为 Ｍ ＋ 的群体 中的个体 ， Ⅳ 按照下式求出每 ２ 个个体 和 ， 之 间的海 明距离 ：
ｍ ａ ｅ ｓ ｆｔｅｉｆ ｒ ｔｏ ｆｔｅｎ ａｅ ｔｎｄｖｄ ａｓｇ ｎ ｒ ｔｄ ｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｅ ｏ ｕｉｎｔ ｈ ｉｋ ｔｅｓ ａｃ ｐ ｃ ｎ ｍｐ ｏ ｅｔｅａ ｉｔ ｆ ｋ ｓｕ ｅ ｏ ｎ ｏ ｍａｉｎ ｏ ｅ ｒｓ ｉｉｕ ｌ ｅ ｅａｅ ｎｔ ｅｐ ｏ ｅ ｓｏ ｖ ｌｔｏ ｏｓ ｒｎ ｈ ｅ ｒ ｈｓ ａ ｅａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｂｌｙ ｏ ｈ ｈ ｉ ｉ
中 圈分类号；Ｔ； Ｐ ：
基 于 个体 优 化 的 自适应 小生境 遗传 算 法
华 洁 ，崔杜 武
（ 西安理工大学计算机 科学与工程学院 ，西安 ７ ０ ４ ） １ ０ ８
摘 要： 针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题， 提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算
第３ ６卷 第 １ 期
ＶＬ ｏ ３６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 １月
Ｊａ ｎｕａ ｙ ０１ ｒ ２ ０
Ｎｏ １ ．
Ｃｏ ｐ ｅ ｍ ｕｔ ｒＥｎｇｉ ｅ ｒｎｇ ｎ ｅｉ
人工 智能 及识 别技 术 ・
文章编号： ０ ３２（ ｌ）—０９—０ 文献 １０＿ ４８ ｏ０ １＿ ４－ ２ ｏ ｌ ３ 标识码； Ａ
小生境遗传算法
小生境遗传算法1. 简介小生境遗传算法（Micro Genetic Algorithm，简称Micro-GA）是一种基于遗传算法的优化方法。
与传统的遗传算法相比，小生境遗传算法在选择个体时引入了竞争机制，以增加种群的多样性和搜索效率。
本文将详细介绍小生境遗传算法的原理、流程和应用。
2. 原理小生境遗传算法基于遗传算法的基本原理，包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。
但与传统的遗传算法不同的是，小生境遗传算法在选择个体时采用了锦标赛选择策略。
具体而言，它将种群中的个体划分为若干个子群，并在每个子群中进行竞争选择。
在锦标赛选择中，每个子群内部进行竞争，选出最优秀的若干个个体作为优胜者，并将它们复制到下一代。
这样做可以增加种群中优秀个体的比例，并减少较差个体对下一代的影响。
同时，通过调整子群大小和竞争规模，可以控制个体之间的竞争强度，从而平衡多样性和收敛速度。
3. 流程小生境遗传算法的流程如下：1.初始化种群：根据问题的特点和要求，随机生成初始的个体群体。
2.评估适应度：对每个个体进行适应度评估，根据问题的目标函数确定适应度值。
3.锦标赛选择：将种群划分为若干个子群，每个子群内部进行竞争选择，选出优胜者。
4.交叉操作：从优胜者中随机选择两个个体进行交叉操作，生成新的后代个体。
5.变异操作：对新生成的后代个体进行变异操作，引入一定的随机性和多样性。
6.更新种群：用新生成的后代替换原有的个体形成新一代种群。
7.终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解等。
8.返回结果：返回最优解或近似最优解作为算法输出。
4. 应用小生境遗传算法在许多领域得到了广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：•优化问题：小生境遗传算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、路径规划等。
通过调整适应度函数和遗传操作，可以找到最优解或近似最优解。
•机器学习：小生境遗传算法可以应用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。
基于自适应算法的遗传算法研究
基于自适应算法的遗传算法研究遗传算法是一种基于自然进化方式的优化方法，它可以在搜索问题中寻找最优解，以达到优化目的。
遗传算法的工作原理是模拟自然选择与遗传机制的过程，通过逐代进化来寻找最优候选解，从而达到求解问题的目的。
不过，遗传算法是一种自适应算法，其运作效率取决于选择的参数和算法的实现方式。
本文将探讨基于自适应算法的遗传算法研究。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化式自然算法的求解方法，其基本原理是模拟自然界中的遗传机制和自然选择过程。
首先，从给定问题的解空间中产生一组随机解作为初始种群；其次，根据问题的适应度函数评估每个个体的适应度；接着，根据选择、交叉和突变操作来生成子代群体。
新一代的子代个体将替换掉之前代的父代个体，之后的这个过程将一再重复，直到满足预定的停止准则为止。
二、自适应算法的基本概念自适应算法是指在设计算法时，可以根据问题的性质和具体求解要求，动态地对算法的参数、结构和模型进行调整和改进的算法。
自适应算法经常涉及多元搜索、优化、模式识别和机器学习等问题领域。
自适应算法被广泛应用于识别、分类、决策、模拟和优化等问题领域。
三、自适应遗传算法的设计在传统的遗传算法中，选择操作和变异操作的操作概率、种群大小以及进化代数都是确定的。
在自适应遗传算法中，这些参数变成了可以根据问题和历史数据动态改变的变量。
自适应遗传算法需要解决的主要问题是参数自适应调节和适应性的变化。
1、参数自适应调节：为了能够适应复杂问题的求解，参数选择和调节非常重要。
自适应遗传算法中，能否实现一个好的参数选择及优化目标函数优化问题，是其能力的关键。
常见的方法是通过某些规则来动态控制各个参数的值，如进化代数、交叉概率、突变概率、种群大小等。
2、适应性的变化：自适应遗传算法能够对适应性变化引起的问题进行有效的处理，协调地提高遗传算法自身的适应性和优化效果。
这里的适应性变化可以是问题本身的变化，也可以是算法其他方面的调节。
自适应遗传算法3
自适应遗传算法3在计算机科学领域，自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种优化算法，它结合了遗传算法和自适应技术的优点，能够在求解复杂问题时具有较好的性能和适应性。
本文将介绍自适应遗传算法的原理、应用领域和优势。
一、自适应遗传算法的原理自适应遗传算法是在传统遗传算法的基础上引入了自适应机制，使得算法的执行过程更加灵活和智能化。
其主要原理如下：1.1 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐代演化出适应度更高的个体。
具体而言，遗传算法包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一组初始个体，构成初始种群。
（2）评估个体适应度：根据问题的具体情况，使用适应度函数评估每个个体的适应度。
（3）选择操作：按照一定的选择策略，从当前种群中选择一部分个体作为父代。
（4）交叉操作：对选中的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。
（5）变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因信息。
（6）更新种群：将父代和子代个体合并，得到新的种群。
（7）重复执行：循环执行上述步骤，直到满足终止条件。
1.2 自适应机制的引入传统遗传算法中，选择、交叉和变异等操作的参数通常是提前固定的，不具备自适应能力。
而自适应遗传算法通过引入自适应机制，可以根据问题的特点和种群的演化状况，动态调整这些参数，提高算法的性能和适应性。
自适应机制的具体实现方式有很多种，常见的有参数自适应和操作自适应两种。
参数自适应主要是通过调整选择、交叉和变异等操作的参数值，以适应不同问题的求解需求。
操作自适应则是根据当前种群的状态，动态选择适应的操作策略，如选择操作中的轮盘赌选择、锦标赛选择等。
二、自适应遗传算法的应用领域自适应遗传算法广泛应用于各个领域的优化问题，特别是那些复杂、非线性、多目标和约束条件较多的问题。
下面分别介绍几个典型的应用领域。
2.1 工程优化自适应遗传算法在工程优化中有着广泛的应用，例如在结构优化、参数优化和路径规划等方面。
基于个体优化的自适应小生境遗传算法
—194—基于个体优化的自适应小生境遗传算法华 洁，崔杜武(西安理工大学计算机科学与工程学院，西安 710048)摘 要：针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题，提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算法。
在自适应小生境的基础上，利用进化过程中相邻个体的信息产生的试探点标记的算法进化方向，缩短邻域搜索的区间，提高算法的局部搜索能力。
对复杂多峰问题进行的优化实验结果证明，该算法能快速可靠地收敛到全局最优解，其收敛速度和解精度均优于简单遗传算法和其他小生境算法。
关键词：自适应小生境；个体优化；多峰函数优化Adaptive Niche Genetic Algorithm Based on Individual OptimizationHUA Jie, CUI Du-wu(Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048)【Abstract 】To solve the problems of Genetic Algorithm(GA) which is used to seek the global optimums in multimodal-function-optimization, an Adaptive Niche Genetic Algorithm based on Individual Optimization(IOANGA) is proposed. The IOANGA, which is based on adaptive Niche GA,makes use of the information of the nearest individuals generated in the process of evolution to shrink the search space and improve the ability of local search. Experimental results show that IOANGA is a much more competent optimization method than GA and other Niche methods. 【Key words 】adaptive Niche; individual optimization; multimodal-function-optimization计 算 机 工 程Computer Engineering 第36卷 第1期Vol.36 No.1 2010年1月January 2010·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2010)01—0194—03文献标识码：A中图分类号：TP301.61 概述遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
自适应遗传算法3
自适应遗传算法3自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种基于遗传算法的优化方法，它通过自适应地调整遗传算法的参数来提高求解效果。
本文将介绍自适应遗传算法3的原理和应用。
一、自适应遗传算法3的原理自适应遗传算法3在传统遗传算法的基础上进行了改进，引入了自适应的变异率和自适应的交叉率。
传统遗传算法中，变异率和交叉率是固定的，但在实际应用中，不同问题的求解难度不同，固定的变异率和交叉率可能无法达到最优解。
自适应遗传算法3通过不断地迭代优化，自适应地调整变异率和交叉率。
具体来说，它根据每一代种群的适应度情况，动态地调整变异率和交叉率，使得适应度较差的个体有更大的机会进行变异，适应度较好的个体有更大的机会进行交叉。
这样一来，种群的多样性得到保持，局部最优解得以避免，整体求解效果得到提高。
二、自适应遗传算法3的应用自适应遗传算法3在许多领域都有广泛应用。
以下将介绍几个常见的应用案例。
1. 优化问题求解：自适应遗传算法3可以应用于各种优化问题的求解，如旅行商问题、背包问题等。
通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更优的解。
2. 机器学习：自适应遗传算法3可以用于机器学习领域中的参数优化问题。
通过自适应地调整变异率和交叉率，可以更好地搜索参数空间，提高模型的性能。
3. 调度问题：自适应遗传算法3可以用于各种调度问题的优化，如车辆路径问题、作业调度问题等。
通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更合理的调度方案。
4. 组合优化问题：自适应遗传算法3可以应用于组合优化问题的求解，如图的着色问题、集合覆盖问题等。
通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更优的组合方案。
三、总结自适应遗传算法3是一种基于遗传算法的优化方法，通过自适应地调整变异率和交叉率来提高求解效果。
它在优化问题求解、机器学习、调度问题和组合优化问题等领域有广泛应用。
自适应遗传算法3的原理和应用案例的介绍，希望能给读者带来一些启发和思考。
如何设计适应度函数来评估遗传算法的效果
如何设计适应度函数来评估遗传算法的效果遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。
而评估遗传算法的效果，就需要设计一个合适的适应度函数来衡量解的优劣程度。
本文将探讨如何设计适应度函数来评估遗传算法的效果。
首先，适应度函数的设计应该与问题的特性相匹配。
不同的问题具有不同的特点，因此适应度函数的设计也应考虑问题的特性。
例如，在求解旅行商问题时，适应度函数可以是路径的总长度，因为我们希望找到一条最短的路径。
而在求解背包问题时，适应度函数可以是物品的总价值，因为我们希望找到一组总价值最大的物品。
其次，适应度函数的设计应该能够区分不同解的优劣。
适应度函数的目的是对解进行排序，使得优秀的解能够被选择、交叉和变异，从而逐步改进。
因此，适应度函数应该能够明确地区分不同解的优劣。
例如，在求解函数最大值的问题中，适应度函数可以是函数值本身，因为我们希望找到函数取值最大的点。
此外，适应度函数的设计应该避免陷入局部最优解。
遗传算法的优势在于其全局搜索的能力，而适应度函数的设计应该能够充分利用这一特点。
如果适应度函数设计不当，可能会导致算法陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
因此，适应度函数的设计应该尽量避免出现平坦的区域，以增加算法搜索其他解的可能性。
另外，适应度函数的设计应该考虑到解的可行性。
在一些问题中，解的可行性是非常重要的。
例如，在调度问题中，解代表了一种任务的安排方式，而这种安排方式必须满足各种约束条件。
因此，适应度函数的设计应该考虑解的可行性，只有满足约束条件的解才能被认为是有效的。
最后，适应度函数的设计应该能够充分利用问题的先验知识。
在一些问题中，我们可能已经对问题的某些特性有一定的了解，可以利用这些先验知识来设计适应度函数。
例如，在图像处理中，我们可以利用图像的纹理、颜色等特征来设计适应度函数，以便更好地评估图像处理算法的效果。
综上所述，设计适应度函数是评估遗传算法效果的关键之一。
基于遗传算法的自适应控制系统研究
基于遗传算法的自适应控制系统研究自适应控制系统(Adaptive Control System)是指可以根据所控制的物理系统的特点改变自身控制策略的控制系统。
这种系统可以根据物理系统的状态、输入信号和实时监测数据来动态地调整控制效果，以达到自动控制的目的。
在自适应控制系统中，遗传算法(Genetic Algorithm)是一种有效的优化方法，可用于构建自适应算法和自适应控制器。
一、自适应控制系统概述自适应控制系统是指根据所控制的物理系统的特点和变化来改变控制策略的控制系统。
自适应控制系统具有以下特点：1.自适应性自适应控制系统可以根据物理系统的状态、输入信号和实时监测数据来调整控制效果，以达到自动控制的目的。
这种控制方法可以响应系统的变化，对于复杂、时变、多参数的物理系统尤为有效。
2.优化性自适应控制系统可以优化控制算法，以实现更好的控制效果。
控制效果可以通过性能指标来衡量，例如控制精度、响应速度等。
3.实时性自适应控制系统可以实时地对物理系统进行调整，以保持良好的控制效果。
实时控制对于高速动态系统尤为重要。
二、遗传算法概述遗传算法是一种像生物进化一样的寻优方法，可解决很多优化问题。
遗传算法的基本思想是模拟自然界进化过程中的遗传和自然选择规律。
遗传算法包含以下三个操作：1.选择在种群中选出按适应度大小排序的个体作为下一代个体的种子。
2.交叉将不同个体的信息进行交叉，以产生新的个体。
3.变异随机改变个体的某些基因位，以增加种群的多样性。
通过这些操作，遗传算法不断地生成新的个体，并逐步优化。
三、基于遗传算法的自适应控制系统基于遗传算法的自适应控制系统根据物理系统的特点和变化来改变自身控制策略。
这种控制系统的行为主要由以下因素决定：1.个体表示在遗传算法中，个体表示为一个N维的向量，表示控制器的参数。
2.适应度函数适应度函数决定了控制器的性能指标，例如控制精度、响应速度等。
适应度函数通常在控制系统建模阶段进行定义。
如何优化遗传算法的性能与效率
如何优化遗传算法的性能与效率遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。
然而，由于遗传算法的搜索空间庞大且复杂，算法的性能与效率往往受到限制。
本文将探讨如何优化遗传算法的性能与效率，以提高其在实际问题中的应用价值。
一、选择合适的编码方式遗传算法的性能与效率受到编码方式的影响。
合适的编码方式可以减小搜索空间，提高算法的收敛速度。
常见的编码方式包括二进制编码、浮点数编码和排列编码等。
在选择编码方式时，需要考虑问题的特性和约束条件，并根据具体情况选择合适的编码方式。
二、适应度函数的设计适应度函数是遗传算法中评价个体优劣的标准，直接影响算法的性能和效率。
设计合理的适应度函数可以引导算法向着更优解的方向搜索。
在设计适应度函数时，需要考虑问题的目标和约束条件，并根据具体情况选择合适的评价指标。
三、选择合适的选择策略选择策略是遗传算法中选择个体的重要环节，直接影响算法的搜索效率。
常见的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择和最佳个体选择等。
在选择策略时，需要考虑个体适应度的分布情况，并根据具体情况选择合适的选择策略。
四、交叉和变异操作的优化交叉和变异是遗传算法中的两个重要操作，可以增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。
在进行交叉和变异操作时，需要选择合适的交叉方式和变异概率，并根据具体情况进行调整。
同时，可以考虑使用自适应的交叉和变异策略，根据算法的搜索进程动态调整交叉和变异的参数。
五、种群规模的选择种群规模是遗传算法中的一个重要参数，直接影响算法的搜索效率和收敛速度。
合适的种群规模可以提高算法的全局搜索能力，但过大的种群规模会增加计算开销。
在选择种群规模时，需要考虑问题的复杂度和计算资源的限制，并根据具体情况选择合适的种群规模。
六、并行计算的应用并行计算是提高遗传算法性能和效率的一种重要手段。
通过将遗传算法的计算任务分配给多个处理器或计算节点，可以加速算法的执行速度。
简述遗传算法的主要特点
简述遗传算法的主要特点遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法，其特点是具有自适应的搜索能力、全局搜索能力和并行计算能力。
遗传算法主要包括选择、交叉和变异三个基本操作，通过这些操作来模拟自然界中的遗传、交叉和变异过程，从而逐步优化解空间中的解。
遗传算法的主要特点可以归纳如下：1.自适应的搜索能力：遗传算法具有自适应的搜索能力，能够根据问题的需求自动调整搜索策略。
遗传算法通过选择操作来优选适应度高的个体，使其具有更大的生存机会，从而在搜索空间中逐渐确定最优解。
2.全局搜索能力：遗传算法具有很好的全局搜索能力，能够搜索解空间中的多个局部最优解，并从中选择出最优解。
这是由于遗传算法通过交叉和变异操作，能够产生新的解并引入新的探索方向，从而避免陷入局部最优解。
3.并行计算能力：由于遗传算法的并行性较高，可以通过并行计算来加速搜索过程。
遗传算法中的个体是独立的，可以并行计算适应度、选择操作、交叉和变异操作等，从而提高搜索效率。
4.可以处理复杂的问题：遗传算法可以处理复杂的问题，包括目标函数非线性、约束条件多、解空间大等情况。
这是由于遗传算法利用了种群的并行性和搜索空间的全局性，能够快速搜索到合适的解。
5.可以在无法求解的情况下给出近似解：遗传算法可以在无法求解的复杂问题中给出近似解。
当问题的解空间很大或者无法找到全局最优解时，可以使用遗传算法获得近似解，为决策提供参考。
6.可以解决多目标优化问题：遗传算法可以解决多目标优化问题，即考虑多个目标函数的优化问题。
通过引入多目标适应度函数和多目标选择操作，遗传算法可以在多个目标之间寻找一组最优解，从而提供多种可行解供决策。
7.遗传算法是一种启发式算法：遗传算法是一种启发式算法，即通过利用问题的特性和经验知识来指导搜索过程。
在遗传算法中，交叉和变异操作是根据问题特性进行设计的，可以通过调整操作的概率、交叉点和变异方式等来引入启发式信息，从而提高搜索效率。
总之，遗传算法具有自适应的搜索能力、全局搜索能力和并行计算能力，可以解决复杂的问题，适用于大规模、非线性和多目标优化问题。
遗传算法参数自适应调整的探索与实证研究
遗传算法参数自适应调整的探索与实证研究遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等过程来搜索最优解。
然而，在实际应用中，遗传算法的性能往往受到参数设置的影响。
因此，如何自适应地调整遗传算法的参数，以提高其性能，一直是研究者们关注的重点。
一、引言遗传算法是一种基于群体搜索的优化算法，通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制，来搜索最优解。
遗传算法的性能很大程度上取决于其参数的设置，如群体规模、交叉率、变异率等。
传统的遗传算法通常需要经过大量的试验和调参才能取得较好的结果，而且参数的设置往往是固定不变的，无法适应不同问题的特点。
二、参数自适应调整的意义传统的遗传算法中，参数的设置往往是根据经验或试验得到的，这种设置方式存在以下问题：一是对于不同问题，参数的最佳设置往往不同，传统的固定参数设置无法适应不同问题的特点；二是在算法的不同迭代阶段，参数的最佳设置也可能不同，固定参数设置无法灵活地应对不同阶段的需求；三是参数的设置往往需要经过大量的试验和调参，耗费时间和精力。
参数自适应调整的意义在于，通过合理的机制和策略，使遗传算法能够自动地调整参数，以适应不同问题和不同迭代阶段的需求，从而提高算法的性能和效率。
三、参数自适应调整的方法目前，关于遗传算法参数自适应调整的方法有很多，下面介绍几种常见的方法。
1. 自适应变异率变异率是控制变异操作概率的参数，它的设置直接影响到算法的多样性和收敛速度。
传统的固定变异率设置往往无法同时满足多样性和收敛的需求。
因此，一种常见的方法是根据群体的适应度动态地调整变异率。
当群体的适应度较低时，适应度较高的个体可以有较高的变异率，以增加多样性；当群体的适应度较高时，适应度较低的个体可以有较高的变异率，以增加搜索空间。
2. 自适应交叉率交叉率是控制交叉操作概率的参数，它的设置直接影响到算法的探索能力和收敛速度。
传统的固定交叉率设置往往无法同时满足探索和收敛的需求。
高效的自适应小生境遗传-模拟退火混合算法
高效的自适应小生境遗传-模拟退火混合算法李仲欣;韦灼彬;沈锦林【摘要】为克服遗传算法易陷入局部极值这一缺陷,提出一种融合小生境、自适应和模拟退火技术的混合算法.共享机制小生境技术与基于排序的适应度分配维持种群的多样性,使算法具有一定的鲁棒性;交叉、变异概率的自适应化保护优良个体,促使劣等个体加速进化,改进的交叉和变异策略可扩展算法搜索范围;嵌入式模拟退火模块能够有效利用记录的种群进化信息,锁定搜索范围,促进个体向高适应度方向发展,进一步摆脱早熟收敛.仿真结果表明,该算法具备良好的全局搜索能力和稳健性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)004【总页数】7页(P1004-1010)【关键词】遗传算法;共享机制;小生境;自适应;模拟退火算法【作者】李仲欣;韦灼彬;沈锦林【作者单位】海军工程大学勤务学院,天津300450;海军工程大学勤务学院,天津300450;92003部队,广东湛江524000【正文语种】中文【中图分类】TP18简单遗传算法(genetic algorithm，GA)[1]易陷入局部极值，为克服这一缺陷，常见的方法有：采用自适应技术并对自适应算子进行改进[2-7]，或对交叉变异等操作算子进行改进[8,9]，或引入小生境技术以维护种群多样性等[5,10,11]。
除此之外，将整体搜索能力强的遗传算法与局部搜索能力强的模拟退火算法二者结合形成遗传-模拟退火算法也是一种摆脱局部极值的途径[12-14]。
然而上述改进方法尚未被全部应用并得到检验，且遗传算法和模拟退火算法往往被分割成孤立组件加以使用，降低了搜索效率。
本文提出一种实数型遗传-模拟退火混合算法，其基本思想是利用前述方法实现改进的自适应小生境遗传算法，同时将改进的非常快速模拟退火算法作为模块嵌入至前者当中，当种群进化陷入停滞时，混合算法估计更优个体所在区间，调用模拟退火模块产生更优个体的同时生成新的次优个体替换种群中的最差个体，以达成遗传算法与模拟退火联合寻优的局面。
遗传算法的优势和局限性分析
遗传算法的优势和局限性分析遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然界的遗传机制，通过对候选解进行选择、交叉和变异操作，逐步寻找最优解。
遗传算法在解决复杂问题和优化搜索方面具有很大的潜力，但同时也存在一些局限性。
一、优势1. 广泛适用性：遗传算法可以应用于各种领域的问题，包括优化问题、机器学习、图像处理等。
它不需要对问题的具体特性进行过多的假设，适用性较广。
2. 并行性强：遗传算法的计算过程可以很好地进行并行处理，这使得它在处理大规模问题时具有较高的效率。
通过将种群分成多个子群，每个子群进行独立的进化操作，可以大大减少计算时间。
3. 全局搜索能力：遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在解空间中搜索到全局最优解。
通过不断的选择、交叉和变异操作，遗传算法可以逐步逼近最优解，避免陷入局部最优解。
4. 灵活性：遗传算法的操作可以根据问题的特性进行调整和改进。
选择、交叉和变异的方式可以根据问题的要求进行灵活的设计，以提高算法的性能。
二、局限性1. 参数设置困难：遗传算法的性能很大程度上依赖于参数的设置，包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
不同的问题需要不同的参数设置，但如何确定最优的参数组合是一个困难的问题。
2. 收敛速度慢：遗传算法在寻找最优解的过程中，需要进行多次迭代操作，这导致了收敛速度较慢。
特别是在处理复杂问题时，可能需要较长的时间才能找到最优解。
3. 可能陷入局部最优解：虽然遗传算法具有较强的全局搜索能力，但仍然存在陷入局部最优解的风险。
当解空间较大或者问题复杂时，遗传算法可能无法找到全局最优解，而只能找到局部最优解。
4. 高度依赖问题的特性：遗传算法的性能很大程度上取决于问题的特性。
对于某些特定类型的问题，如具有强约束条件的优化问题，遗传算法可能不适用或者效果不佳。
综上所述，遗传算法在解决复杂问题和优化搜索方面具有广泛的适用性和一定的优势。
然而，它也存在一些局限性，如参数设置困难、收敛速度慢和可能陷入局部最优解等。
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。
遗传算法小生境技术简介
遗传算法小生境技术简介生物学上，小生境是指特定环境下的一种组织结构。
在自然界中，往往特征，形状相似的物种相聚在一起，并在同类中交配繁衍后代。
在SGA 中，交配完全是随机的，在进化的后期，大量的个体集中于某一极值点上，在用遗传算法求解多峰值问题时，经常只能找到个别的几个最优值，甚至往往得到是局部最优解。
利用小生境我们可以找到全部最优解。
小生境技术就是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群，再在种群中，以及不同种群中之间，杂交，变异产生新一代个体群。
同时采用预选择机制和排挤机制或分享机制完成任务。
基于这种小生境的遗传算法（Niched Genetic Algorithms，NGA），可以更好的保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，特别适合于复杂多峰函数的优化问题。
模拟小生境技术主要建立在常规选择操作的改进之上。
Cavichio 在1970年提出了基于预选择机制的选择策略，其基本做法是：当新产生的子代个体的适应度超过其父代个体的适应度时，所产生的子代才能代替其父代而遗传到下一代群体中去，否则父代个体仍保留在下一代群体中。
由于子代个体和父代个体之间编码结构的相似性，所以替换掉的只是一些编码结构相似的个体，故它能够有效的维持群体的多样性，并造就小生境的进化环境。
De Jong在1975年提出基于排挤机制的选择策略，其基本思想源于在一个有限的生存环境中，各种不同的生物为了能够延续生存，他们之间必须相互竞争各种有限的生存资源。
因此，在算法中设置一个排挤因子CF（一般取CF=2或3），由群体中随机选取的1/CF 个个体组成排挤成员，然后依据新产生的的个体与排挤成员的相似性来排挤一些与预排挤成员相类似的个体，个体之间的相似性可用个体编码之间的海明距离来度量。
随着排挤过程的进行，群体中的个体逐渐被分类，从而形成一个个小的生成环境，并维持群体的多样性。
基于小生境Pareto遗传算法(NPGA)的优化理论的研究及实现【精品毕业设计】(完整版)
基于小生境Pareto遗传算法(NPGA)的优化理论的研究及实现摘要近30年来，人们从不同的角度对生物系统及其行为特征进行了模拟，产生了一些对现代科技有重大影响的新兴学科。
对自然界中生物进化模拟就产生了进化算法（Evolutionary Computation，EC）理论。
作为进化计算理论体系的中心—遗传算法，其理论和方法不断地完善具有普遍的意义。
遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性。
适用于多领域的目标优化。
在工程实际当中存在着大量的优化问题, 传统的优化方法存在着明显的缺陷. 本文介绍遗传算法优化理论和具体实现及一种基于小生境Pareto最优概念的遗传算法来求解多目标优化问题. 许多最优化问题具有多重目标。
通常的做法是根据某些效用函数将多目标合成单一目标来继续优化，通过多个目标线性组合的加权总和，或变成约束目标。
遗传算法（GA），通过引用Pareto最优化理论来解决多目标的优化问题，应用小生境技术沿Pareto前沿求Pareto最优解集。
这种方法（NPGA）能够给出多目标优化问题的Pareto解集, 而不是单纯的一个解, 从而可以帮助决策者在Pareto解集中挑选适合设计要求的解作为最终解.并进行了一个SGA和NPGA的简单实例操作。
关键词：Pareto最优；遗传算法；多目标优化；NPGAAbstract:Key words：1.选题背景1.1.1 课题来源当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
制造机器智能一直是人类的梦想，人们为此付出了巨大的努力。
人工智能技术的出现，就是人们得到的成果。
自适应遗传算法创新点
自适应遗传算法创新点
自适应遗传算法是一种优化算法，其创新点在于能够自动调整遗传算法的参数和操作，以适应不同问题的优化需求。
以下是自适应遗传算法的几个创新点：
1. 参数自适应：传统的遗传算法通常需要手动设置一些参数，如交叉概率、变异概率等，而自适应遗传算法能够根据问题的特性自动调整这些参数。
例如，可以利用种群中个体的适应度信息来动态调整交叉概率和变异概率，使算法更有效地在搜索空间中进行探索。
2. 进化策略自适应：进化策略是遗传算法的一种变体，它通过控制个体生成和选择的策略来进行优化。
自适应遗传算法可以自动调整进化策略的参数，如选择概率、个体生成策略等，以适应问题的特点。
通过根据当前问题状态和个体适应度的信息，动态调整进化策略参数，可以提高算法的搜索效率和收敛速度。
3. 算子自适应：自适应遗传算法可以根据问题的特征自适应地选择和调整交叉和变异算子。
例如，可以通过分析当前种群的结构和个体的适应度分布情况，来选择合适的交叉和变异算子，以增加搜索空间的多样性或加速收敛过程。
4. 多目标优化：自适应遗传算法可以应用于多目标优化问题。
在这种情况下，创新点在于如何自适应地进行多目标选择和进化策略的调整。
例如，可以利用多目标选择算子来根据个体在多个目标上的适应度，动态调整选择概率和进化策略参数。
综上所述，自适应遗传算法通过自动调整参数、进化策略和算子，能够根据问题的特征实现更有效的优化搜索，是遗传算法领域的一个重要创新点。
遗传算法的性能分析与优化
遗传算法的性能分析与优化第一章：引言遗传算法是一种基于自然选择和遗传遗传机制的优化算法。
它可用于解决各种优化问题，例如逆问题，组合优化问题，非线性规划问题和参数优化问题。
遗传算法已成为优化问题的研究重点，它在许多领域中得到了成功的应用，例如电力系统、机械制造、图像处理、金融分析等等。
尽管遗传算法似乎在大多数优化问题中都能表现出色，但是，如果没有仔细地设计和精细地调整遗传算法的参数，其性能将会大大降低。
本文旨在分析遗传算法的性能，并介绍一些优化算法来提高其性能。
第二章：遗传算法的基本原理遗传算法是模拟自然选择和遗传的优化算法。
其工作原理基于自然选择和遗传遗传机制。
通常，遗传算法的工作流程包括初始化，选择，交叉和变异。
在初始化阶段，一组随机生成的解作为初始种群。
然后，通过对这个种群进行选择、交叉和变异操作，来产生下一个代的种群。
最后，从种群中选择出最适合的解作为最终的优化结果。
以下介绍这四个步骤：1. 初始化：初始化是指在种群中随机生成若干个个体，并确定每个个体的适应度值。
适应度是指个体解的好坏程度，通常可以通过目标函数的值来计算。
在初始化阶段中，一般会使用随机的方式生成种群的个体，这也就是说，每个个体上的值都是随机的。
例如，在一个目标函数为$f(x)=x^2$的问题中，一个个体就是一个自变量$x$的具体值。
通常，初始种群大小会设定为某个固定值，例如30或50。
2. 选择：选择是指从一个种群中选择出一部分个体，用于产生下一个代的种群。
常见的选择方法有轮盘赌选择方法和竞赛选择方法。
轮盘赌选择方法：基于随机数的方法，根据适应度函数计算每个个体的生存概率，对某个生存概率产生随机数，根据随机数大小选出个体。
竞赛选择方法：将所有个体按照适应度从小到大排序，然后选择前N个个体，这些个体就是下一代的父代。
3. 交叉：交叉是指用两个父代产生一个子代。
这个过程包括选择父代的某一部分基因，并将其拼接到另一部分父代的基因上，以产生新的个体。
基于自适应小生境遗传算法的LVS负载均衡调度研究的开题报告
基于自适应小生境遗传算法的LVS负载均衡调度研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的发展和应用场景的不断扩大，负载均衡在计算机系统中的作用越来越重要。
负载均衡技术可以使集群中的各个节点均衡地处理请求，提高系统的性能和可靠性。
当前常用的负载均衡调度算法有很多，例如Round-Robin、Least-Connection、IP-hash等。
然而，这些算法在实际使用中往往面临着调度效率低、负载不均衡等问题，难以满足复杂的负载均衡调度需求。
因此，提高负载均衡调度算法的效率和性能，成为了当前研究的热点和难点。
自适应小生境遗传算法是一种新兴的优化算法，其具有快速收敛、全局搜索和自适应性等优点，在解决复杂的调度问题方面具有良好的应用前景。
本文旨在通过对基于自适应小生境遗传算法的LVS负载均衡调度进行研究，探究其在负载均衡调度领域的应用，提高现有负载均衡算法的调度效率和性能，为实现高效、可靠的负载均衡调度提供一种新的思路和方法。
二、研究内容本文主要研究内容包括以下几个方面：1. LVS负载均衡调度机制的基本原理和现有算法的分析和比较；2. 自适应小生境遗传算法的基本原理、特点和算法流程的详细介绍和分析；3. 基于自适应小生境遗传算法的LVS负载均衡调度算法的设计和实现；4. 系统的实验分析和结果验证，包括以不同负载压力和节点数为参数，分别测试不同算法的给定时间内的负载均衡调度效率和性能。
三、研究方法和技术路线本文的研究主要采取文献综述和实验研究相结合的方法。
在文献综述阶段，将对LVS负载均衡调度机制和现有的负载均衡调度算法进行分析和总结，剖析其优劣势，并形成对自适应小生境遗传算法在负载均衡调度领域中的应用前景的初步认识。
在实验研究阶段，将根据自适应小生境遗传算法的基本思想和流程，设计并实现基于自适应小生境遗传算法的LVS负载均衡调度算法，并通过构建实验环境，对不同负载压力下不同节点数的负载均衡调度效率和性能进行实验分析和结果验证。
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自适应小生境遗传算法的性能分析1李明林（福州大学机械工程及自动化学院 福建福州 350002）E-mail：lml_006@摘 要：本文提出一种改进的维持物种多样性的小生境实现技术——自适应小生境遗传算法。
该算法以Mahfoud提出的确定性排挤策略为基础，采用数值编码，并结合算术交叉、非均匀变异和高斯变异、自适应变异概率。
经过实验分析，验证了该算法能有效地、自适应地形成小生境进化环境，并具备相当的收敛速度和相当的求解精度。
关键词：小生境，自适应，遗传算法，多态优化，排挤1 引言作为一种模拟生物在自然环境中遗传和进化过程的自适应全局优化搜索算法，遗传算法以其明显优于传统优化算法的鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性广泛地用于求解各种工程优化问题。
近年来，人们特别关注发展用于多目标优化、多峰值函数优化与组合优化问题的小生境遗传算法[1]。
观察各种小生境的实现方法，可看出其共同点都是为了有效地维持群体的多样性。
而其差别可归纳为两种基本类型：一种是将连续的、无限的搜索空间划分为离散的、有限的小生境区域；另一种则是对种群的适应度作适当的修整以抑制超级个体的复制概率来维持进化过程中的群体多样性。
前一种类型以De Jong 提出的基于排挤机制（Crowding）的小生境实现方法为代表（1975），后一种类型以Goldberg等提出的基于共享机制（Sharing）的小生境技术为代表（1987）。
在此基础上，各种各样的小生境技术不断出现。
我们项目的研究主要是对一些有代表性的技术进行性能分析，为小生境遗传算法的实际工程应用提供有用的设计依据。
本文首先在深入理解Mahfoud提出的基于确定性排挤机制（Deterministic Crowding）的小生境思想的基础上，以实验的手段论证其思想的有效性和正确性。
在实验过程中，不断修改程序的各个组成部分，并用于函数优化测试。
最后发现一种程序组合具有较明显的特点。
它可维持种群的多样性，而且可自适应形成大小、形状各异的小生境。
因此将它称为自适应小生境遗传算法（简称SNGA）。
本文首先介绍确定性排挤机制的基本思想和算法结构，结合文献[2]的遗传算子编写了SNGA类库函数。
其次结合三种较为典型的数值优化测试函数，对SNGA进行实验分析。
最后对SNGA进行总结讨论。
2 确定性排挤机制和SNGA1970年，Cavicchio提出了基于预选择机制（Preselection）的小生境技术，其基本思想是父代个体经过遗传操作后生成子代个体，父子个体相互竞争，适应度高的进入下一代群体中。
DeJong于1975年一般化了Cavicchio的预选择机，在其博士论文提出了基于排挤机制（Crowding）的小生境技术。
即：在父代群体中选取部分个体作为小生境主体，在新生子代群体中与小生境主体相似的个体不得进入下一代群体。
他们声称这两种方法都可在群体中形成小生境的进化环境，并维持了群体的多样性。
1本课题得到福建省教育厅（JB04025）项目资助。
1992年Mahfoud [3]对Preselcetion 和Crowding 进行比较深入的研究，指出在实际应用中，这两种方法并不象其作者所声称的那样能成功地维持种群多样性。
真实情况是这两种方法所采用的随机替代技术将产生大量的基因漂移，而使算法收敛于局部最优解。
在综合Preselection 和Crowding 两种机制的优点后，Mahfoud 提出了基于确定性排挤机制的遗传算法（简称DCGA ）。
并认为该方法可从根本上消除基因漂移。
DCGA 的基本思想是：父代个体经过交叉、变异后生成子代个体，父子之间相似的个体进行竞争，适应度高的进入下一代群体。
DCGA 的主要思想体现在图1所示的第3至第5步骤[4]。
针对数值优化测试函数，本文采用实数型编码，这样个体的基因型也是测试函数的表现型——变量，因此无需进行编码和解码操作；个体的适应度函数为测试函数的函数值；交叉算子采用均匀算术交叉；变异算子采用非均匀变异和高斯变异向结合。
算法的控制参数只包括种群规模m 和最大进化代数T ，其余交叉概率为1.0，即每个父代个体均参与交叉；变异概率根据进化代数自适应变化。
而为了自适应形成小生境，本算法仅对群体按适应度进行降序排列。
SNGA 程序结构如图1所示。
假设两父代个体的基因分别为X 1、X 2，经过算术交叉后子代个体的基因分别为X 1C 、X 2C。
它们可由下式确定：()()21212111X X XX X X C C αααα−+=−+= ，其中：α为（0，1）内的随机数。
而非均匀变异算子可表示为：()()(2,15.0,,5.0,,=⎩⎨⎧>∆−≤∆+=i if y t X if y t X XCi C i M iαα)，其中：()21,⎟⎠⎞⎜⎝⎛Τ−=∆••t yy t α y 为X i C 到函数变量取值上界或下界的距离，t 为进化代数。
高斯变异算子为：⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−•∑+==61216j j yX XC iM iα上述遗传操作中，交叉算子可搜索两个父代个体之间的各种基因型，适用凸区间；变异算子可搜索父代个体周围小区域的基因空间，适合细化搜索。
交叉运算和非均匀变异运算在每对父代个体中执行；而高斯变异运算则根据变异概率进行——即此前生成的0、1区间的随机数小于变异概率时，父代个体发生高斯变异。
变异概率由下式确定：Tt P m −=0.1 下面我们将根据一些数值优化测试函数来测试SNGA 的性能。
3 SNGA 的性能分析测试函数1： ()()[]10,10,0.70.110.660max22221−∈−+−−+−=y x y x y x f ,该函数有4点等高的峰值660.0，分别为：（3.0，2.0）、（3.5844，-1.8482）、（-2.8051，3.1313）、（-3.7793，-3.2832）。
取遗传控制参数m =200、T =3000。
为观看SNGA 的进化过程，取其中4代群体如图2。
Fig2 some reports of experiment 1测试函数2：()()[][]10,10,001.00.15.0sin 5.0max2222222−∈++−+−=y x yxy x f该函数有无数局部最大值，但只有一个全局最大值1.0，该点为（0.0，0.0）。
在函数的最高峰周围有多个脊，其中离最高峰最近处有一圈极值为0.990284的圆环。
同样取遗传控制参数m =200、T =3000来测试SNGA 的搜索性能。
部分过程如图3。
图3 函数2的搜索过程 Fig3 some reports of experiment 2测试函数3：()[]()[][10,10,1cos 1cos max51513−∈⎭⎬⎫⎩⎨⎧++⋅×⎭⎬⎫⎩⎨⎧++⋅−=∑∑==y x i y i i i x i i f i i ]该函数有760个局部最优点，其中18个是全局最优点，函数值为186.731。
取控制参数为图4 函数3的进化过程Fig4 some reports of experiment 3每个函数连续实验10次。
测试函数1中，SNGA 搜索出了4个全局最优解的区域，4个最优解中最差个体的函数值为659.997138，最长费时5.953秒，而成功率为100%。
测试函数2时，最大点搜索概率是100%，最长费时4.531秒；但最后搜索点总是限于最大点及最近的山脊（0.990284），而搜索过程中曾经出现的次山脊（0.96）在最后时刻总是被淘汰，这不能不说是一种遗憾；再者，由于搜索点是离散点，对于0.990284的连续山脊只能用拟似曲线进行后续处理。
测试函数3，18个最优点为等值最优，18个局部最优中，最差个体的函数值为179.286064，最好个体为186.730909，最长费时5.406秒，搜索最优点所在区域的概率是100%。
4 结论经过实验观测，我们对SNGA的特点归结如下：1) SNGA可自适应形成若干大小、形状各异的小生境。
这是它的优点，因为它无需任何形成小生境的控制参数，如小生境半径、最优个体数等。
这将大大简化算法的设计并方便SNGA与其它技术的混合使用。
2) SNGA的优点也恰恰是它的缺点。
由于它无需任何形成小生境的控制参数，那么在进化过程中，自适应形成的小生境内种群的个数也将是随机的。
个数少的小生境进化结果可能不是很理想，如测试函数3，不是所有的小生境都进化到该区域的最优点。
3) 小生境的形成与其它选择策略的选取有决定性的影响。
本文曾尝试在交叉运算之前如SGA一样采用按比例选择策略和精英选择策略，但最终算法都是仅收敛于单个最优点。
其实，SNGA本来就可以看作是一种选择策略，故在此提醒SNGA的使用要慎重选取其它选择策略。
4) 在实验中，SNGA的控制参数仅包括种群规模m和最大进化代数T。
从适应度进化曲线可看出，最优适应度在很早——如50代前，就已达到全局某个最优点——不是每个小生境都达到最优点。
因此SNGA的运行时间可根据终止条件的改变或其他要求而有所降低。
参考文献1 李明林，陈乐生．小生境遗传算法的研究进展．振动工程学报（2004增刊）．V ol（17）：643-648．2 李明林．机器人运动学逆问题的遗传算法研究［Ｍ］．福州大学，2003．3 Samir W. Mahfoud, Niching Methods for Genetic Algorithms. (Doctoral dissertation, University of Illinois at Urbana-Champaign), 1995.4 Pérez-Vázquez, M. E. & Gento-Municio, A.M. & Lourenço, H.R. Solving a Concrete Sleepers Production Scheduling by Genetic Algorithms. (UPF Working Paper Series 2004)Analysis for Self-adaptive Niching Genetic AlgorithmLI Ming-Lin(College of Mechanical Engineering, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350002)AbstractThe paper represents an advanced niching Genetic Algorithm with self-adaptively forming niches to remain the diversity of spaces. Based on Mahfoud’s deterministic crowding concept, the algorithm embodies real-coded, arithmetical crossover operator, nonuniform mutation operator and Gauss mutation operator, and self-adaptive probability of mutation. With several experiences, we found the algorithm can effectively and self-adaptively form niches and that the optimal solutions can be found quickly every time.Keywords：niche, self-adaptive, Genetic Algorithms, multimodal optimization, crowding作者简介：李明林，1977年出生，2003年于福州大学机械工程学院固体力学专业硕士研究生毕业，现为该院力学教研组教师，助教职称，研究领域为机器人控制技术、遗传算法等。