3.2 加速遗传算法的实现过程
1962年,美国Michigan大学Pro. John Holland根据生物进化机理提出了一种适合现代世界复杂优化问题的模拟进化算法——遗传算法[54]。该方法按照类似生物有机体的自然选择 (Selection) 和杂交 (Crossover) 的自然进化 (Natural evolution) 方式,借助计算机程序可以有效地解决较为复杂的非线性组合问题及多目标函数优化问题。与传统的优化方法相比,遗传算法具有适应性强、全局优化编码特征、概率搜索、隐含并行性、自适应性、算法的简单性与通用性等优越性。基于实数编码的加速遗传算法RAGA采取的具体改进方案如下:
(1) 采用实数编码。
(2) 在个体适应度评价时采用了基于序的评价函数,使其不受实际目标值的 ...... (共613字) [阅读本文]>>