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遗传算法的种群退化分析及其抑制技术

专 业: 计算机软件与理论
关键词: 进化计算 遗传算法 种群退化现象 生成树 免疫算法 固定费用运输问题
分类号: TP301
形 态: 共 63 页 约 41,265 个字 约 1.974 M内容
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内容摘要


本文以求解固定费用运输问题的遗传算法为研究对象,分析遗传算法的种群退化现象,研究种群退化的条件及其抑制技术。

证明了基于矩阵编码的遗传算法GA-M:Genetic Algorithm with Matrix Code的重组算子导致种群退化,并从编码方式、运输网络各节点的供给和需求能力及整体运输成本三个方面来判断种群退化的算法,这些算法的时间复杂度皆为多项式时间的高效算法。

并且从运输网络节点的供给和需求能力及整体运输成本两个方面证明了GA-M算法的变异算子不能抑制种群退化。

提出了抑制由算法SM-GA-M:Suppressing Method for GA-M,严格证明了在不增加算法的时间复杂度的条件下,SM-GA-M能够抑制GA-M算法所引发的种群退化现象,试验结果表明SM-GA算法的求解能力和抑制能力显著高于GA-M算法。

分析了基于边集编码的遗传局部搜索算法GLSA:Genetic Local Search Algorithm和有序边集算法GA-ES:GA with Edge Set,证明了GLSA和GA-ES的基于子树补充式单点交叉算子引发完全种群退化现象,并解析地给出了种..……

全文目录


摘要
第1章 绪论
1.1 遗传算法的历史背景
1.2 遗传算法的基本结构
1.2.1 编码方式
1.2.2 适应值函数
1.2.3 选择算子
1.2.4 重组算子
1.2.5 变异算子
1.2.6 终止准则
1.3 理论研究状况
1.3.1 模式定理与建筑模块假设
1.3.2 编码策略
1.3.3 问题难解性预测
1.3.4 No Free Lunch定理
1.4 遗传退化现象
1.5 本文的研究内容
第2章 固定费用运输问题的遗传算法
2.1 固定费用运输问题
2.2 基于矩阵编码的遗传算法
2.3 基于有序边集编码的遗传算法
2.4 局部遗传算法
2.5 本章小结
第3章 种群退化分析
3.1 引言
3.2 种群退化现象
3.3 基于矩阵编码遗传算法的种群退化分析
3.3.1 重组的种群退化分析
3.3.2 变异的种群退化分析
3.4 基于生成树编码遗传算法的种群退化分析
3.4.1 重组算子的退化分析
3.4.2 变异的种群退化分析
3.5 本章小结
第4章 种群退化的抑制技术
4.1 基于矩阵编码遗传算法的种群退化的抑制技术
4.1.1 重组的抑制算法及有效性分析
4.1.2 实验仿真
4.2 基于生成树编码遗传算法的种群退化的抑制技术
4.2.1 重组的抑制算法及有效性分析
4.2.2 实验仿真
4.3 免疫遗传算法
4.3.1 遗传算法部分
4.3.2 免疫算子
4.3.3 实验结果
4.4 本章小结
结论
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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