基于云遗传算法的函数优化.pdfVIP

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程 年级: 2008 题 目: 基于云遗传算法的函数优化 学生姓名: 谢劲 学号: 指导教师姓名:林纪汉职称:高级工程师 2012 年 5 月 7 日 中南民族大学本科毕业论文 （设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所 取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任 何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的 法律后果由本人承担。 作者签名： 年 月 日 目 录 摘要1 Abstract1 引言2 1 遗传算法2 1.1 遗传算法概述2 1.2 遗传算法的基本步骤3 1.3 遗传算法的特点4 2 云模型4 2.1 云与云滴4 2.2 云的性质4 2.3 云的数字特征5 2.4 正态云发生器5 2.5 云模型在遗传算法中的应用6 3 函数优化实现6 3.1 编码6 3.2 选择7 3.3 交叉和交叉概率7 3.4 变异和变异概率10 3.5 产生下一代 11 3.6 适应函数的计算12 3.7 实验结果 12 结论12 致 谢13 参考文献13 基于云遗传算法的函数优化 摘要：遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，可以不用依赖于问题的具体领域， 对解决问题的种类有很强的鲁棒性，所以应用广泛。其中函数优化是对遗传算法进行性能评价的常 用算例，可以用各种各样的函数来验证遗传算法的性能。本文介绍了遗传算法和云模型的基本原理， 在VC环境下，结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性，由正态云发生器产生自适应交叉概率 和变异概率，实现了函数优化。实验结果表明，云遗传算法只需要较少的进化代数就可以收敛，收 敛速度快于标准遗传算法。 关键词：遗传算法；云模型；函数优化；VC TheFunctionOptimizationbasedonCloudGeneticAlgorithm Abstract: Genetic algorithm provides commonly used framework that can solve complex problem of system optimization. That framework is widely used because it does not rely on the specific areas of the problem, and because of its strong robustness to the species of problem. To evaluate performance of genetic algorithm we often comeup with allkinds of function optimization.Thispaper introducesthebasic principle of cloud model and the genetic algorithm. On VC platform, combined with Normal cloud model droplets randomness and stable tendentiousness and probabilities of crossover and mutation which are produced by normal clouds generator to realize function optimization. The experimental results show that compared with standard genetic algorithm, cloud