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标准遗传算法SGA改进
标准遗传算法SGA改进 摘要:针对SGA的缺陷,提出了若干的改进措施。其中包括提出单亲遗传算子和转基因算子等。并提出有局部有哪些信誉好的足球投注网站能力强和收敛快等特点的三等分割算法,与IGA混合而构成IHGA。工程实例的结果表明这种IHGA的优化设计结果不仅保证了深基坑的稳定性,而且使其工程材料成本大大降低。 关健词:标准遗传算法SGA;转基因算子;单亲遗传算子;三等分割算法;IHGA Abstract: Aiming at the defects of SGA, puts forward some measures of improving the. Including the partheno-genetic operators and transgenic operator. And put forward the strong local search ability and fast convergence speed of three segmentation algorithm, mixed with IGA and IHGA. The results show that the results of engineering examples, the optimum design of IHGA not only ensures the stability of deep foundation pit, and reduces the cost of engineering materials. Key words: standard genetic algorithm SGA; transgenic operator; partheno-genetic operators; three segmentation algorithm; IHGA; 中图分类号:TP301.6 1 引言 GA是美国密歇根(Michigan)大学教授J H Holland于20世纪70年代提出的一种非确定性优化算法,是一种借鉴基因遗传机理和达尔文适者生存的自然选择原则,模拟自然进化过程,基于群体随机化的有哪些信誉好的足球投注网站算法。GA在优化过程中,算法在整个种群(Population)空间内随机有哪些信誉好的足球投注网站,按照一定的评价策略得到每个个体的评价,并且通过选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)、变异算子(Mutation Operator)的作用使种群不断进化,从而使问题的结果被不断优化直至达到最优。20世纪90年代初,为了让计算机自动地进行程序设计,J R Koza使用GA的基本思想,提出了遗传程序设计(Genetic Programming)的概念。现在,J H Holland提出的遗传算法通常被称标准遗传算法(SGA)。由于解决不同非线性问题的鲁棒性、全局最优性及不依赖于问题模型的特性、可并行性的高效率、不需要梯度信息及函数的连续性、对目标函数及约束条件也没有苛刻要求。这种算法正引起人们研究及应用的热潮。 2SGA的缺点 尽管SGA具有解决不同非线性问题的鲁棒性、全局最优性及不依赖于问题模型、可并行性的高效率、不需要梯度信息及函数的连续性、对??标函数及约束条件也没有苛刻要求等其它传统的优化方法无法比拟的优越性能,但是SGA也存在着一些缺点[152]。SGA本质上是一种随机有哪些信誉好的足球投注网站优化算法,当问题规模较大或问题较复杂时,由于被有哪些信誉好的足球投注网站的空间非常大,从而导致SGA的收敛速度很慢。加上SGA本身存在群体分散性和未成熟收敛之间的矛盾,这给SGA的实际应用带来了很大的不便。另外,它有一个主要的缺点是过早收敛,由于SGA中选择、交叉和变异等算子的作用,使得一些优秀的基因片段过早丢失,从而限制了有哪些信誉好的足球投注网站范围,使得有哪些信誉好的足球投注网站只能在局部范围内找到最优值,而不能得到满意的全局最优解,过早收敛在SGA中很普遍,而且比较难克服。 2.1 易出现未成熟收敛 SGA中的选择、交叉和变异算子是主要的遗传算子。选择算子体现适者生存的原则;交叉算子是组合父代群体中有价值的信息,产生新的后代,具有遗传功能;变异算子的作用是保持群体中基因的多样性。随着SGA的收敛,多样性逐步减小,SGA中多样性减小与SGA收敛本质上是一致的,只是有时不能收敛到全局最优点,而是收敛到局部极值点。其原因是SGA的选择操作以适应度为依据来选择父代染色体,使适应度好的个体数量增加,适应度差的个体数量下降,种群的适应度有逐渐趋于一致的现象,使种群的多样性变差。由于种群中个体的适应度不断地接近平均适应度,使得这些非最优个体或模式在群体中所占的比例不断加大,占据统治地位,进而产生随机漫游现象,最后使SGA陷
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