一种遗传算法适应度函数的改进方法_张思才

一种改进的遗传算法梁影;金铭;乔晓林【摘要】In order to avoid premature convergence, an improved genetic algorithm (IGA) is presented. The algorithm adopts orthogonal mutation operator and Multi-locus mutation operator that improve the ability of global optimization. The results of simulation experiments show the efficiency of the Improved Algorithm. Compared with standard genetic algorithms, the improved algorithm has a higher degree of convergence, and to a certain extent, overcome the premature convergence.%针对遗传算法( Genetic Algorithm,GA)存在的未成熟收敛现象,提出一种改进的遗传算法(IGA).该算法采用双变异算子,即正交变异和多位点变异两种变异算子联合作用,提高了算法的全局寻优能力.仿真实验表明,对遗传算法的改进是有效的.改进后的算法与标准遗传算法相比具有更高的全局收敛性,并在一定程度上克服了未成熟收敛.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)015【总页数】5页(P3636-3639,3644)【关键词】遗传算法;双变异算子;正交变异;全局收敛性【作者】梁影;金铭;乔晓林【作者单位】哈尔滨工业大学,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP301.6遗传算法［1］自20世纪70年代提出以来，因其在求解各类复杂问题过程中表现出的简单易行、全局寻优、鲁棒性强等特点日益受到人们的关注，现已成为研究的热点，目前在很多领域都有成功的应用。

一种改进的自适应遗传算法
关旭;张春梅;王尚锦
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2003(013)011
【摘要】为了提高遗传算法的搜索效率,引进了父子竞争机制,采取一多点交叉操作技术,提出了一种改进的自适应遗传算法,并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA, EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA, AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA,MAGA)进行比较评估,验证了该方法的合理性和可靠性.
【总页数】3页(P41-42,44)
【作者】关旭;张春梅;王尚锦
【作者单位】西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,能动学院,陕西,西安,710049
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种改进的自适应遗传算法及其在层合板优化中的应用研究 [J], 罗利龙;赵美英;穆朋刚
2.一种改进的自适应遗传算法 [J], 刘晓霞;窦明鑫
3.一种改进的自适应云遗传算法 [J], 韩勇;曹兴华;杨煜普
4.一种异型改进的自适应遗传算法 [J], 冯九林; 殷锋; 黄光华
5.一种改进的自适应遗传算法 [J], 刘萍;俞焕
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一种改进的自适应遗传算法作者：刘晓霞窦明鑫来源：《合作经济与科技》2012年第05期［提要］为了提高遗传算法的搜索效率，给出了一种改进的遗传算法。

该算法采用混合编码，改进适应度函数和变异操作，扩大搜索范围。

通过四个经典函数的测试表明，改进算法与基本遗传算法和自适应遗传算法相比较，在函数最优值、平均收敛代数、收敛概率等方面都取得了令人满意的效果。

关键词：自适应遗传算法；适应度函数；变异操作；格雷编码；实数编码中图分类号：TP3 文献标识码：A收录日期：2012年1月12日引言遗传算法（GA）由美国Michigan大学的Holland教授于1975年首先提出，后经De Jong、GoldBerg等人改进推广，广泛应用于各类问题。

它是一种模拟自然界生物进化过程与机制的全局概率优化搜索方法。

早期遗传算法在进化过程中易出现早熟收敛和局部收敛性差等问题，为了克服上述问题，人们提出了多种改进算法。

本文对自适应算法进行改进，算法中不仅交叉和变异概率是自适应的，而且构造了一种自适应的适应度函数，以便更好地进行复制、交叉、变异操作，同时结合实数编码精度高、搜索范围大和二进制编码的收敛速度快、变异操作易实现的特点，算法还采用了实数与二进制编码相结合的方式，在防止早熟的同时还能提高全局搜索能力，最后利用改进算法进行仿真实验，结果表明本算法具有收敛概率高和平均收敛代数少的优点。

一、改进的遗传算法1、改进的适应度函数。

经典遗传算法由选择、交叉和变异三种基本操作构成，适应度函数通常都是用所求函数值表示，首先将函数定义为求最大值maxf，若求最小值则变换函数为max（-f），有时为了编程方便可以加一个足够大的正数M，即max（-f+M），使函数值恒为正，之后将个体按照它们的适应度大小进行选择。

通常选择的目的是保留更多高适应度的个体，但为了达到全局最优，防止过早收敛，在选择过程中要尽量保持个体的多样性。

通常选择操作采用比例选择法，这样适应度高的个体将有更大的概率被选择。

如何优化遗传算法的搜索空间与适应度函数优化遗传算法的搜索空间与适应度函数遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟生物进化的过程，逐步搜索最优解。

在实际应用中，如何优化遗传算法的搜索空间和适应度函数是非常重要的，本文将探讨这两个方面的优化方法。

一、优化搜索空间1. 确定合适的变量范围在遗传算法中，搜索空间的定义是非常重要的。

首先，需要确定变量的范围，即每个变量可以取值的范围。

合适的变量范围可以保证搜索空间不会过大或过小，从而提高算法的搜索效率。

2. 采用变量编码方式变量编码方式是指将变量转化为遗传算法中的染色体表示形式。

常用的编码方式有二进制编码、实数编码和排列编码等。

选择合适的编码方式可以更好地适应问题的特性，提高搜索效果。

3. 交叉与变异操作交叉和变异是遗传算法中的两个重要操作，可以增加搜索空间的多样性。

在进行交叉和变异操作时，需要根据具体问题的特点进行调整，以保证搜索空间的充分探索。

二、优化适应度函数1. 确定合适的目标函数适应度函数是遗传算法中评估个体适应度的函数，它决定了个体在进化过程中的生存能力。

确定合适的目标函数是优化适应度函数的关键。

目标函数应能准确地描述问题的目标，同时具备可计算性和可优化性。

2. 引入约束条件在实际问题中，往往存在一些约束条件，如等式约束、不等式约束等。

为了优化适应度函数，需要将这些约束条件引入到适应度函数中，从而保证搜索到的解满足问题的约束条件。

3. 适应度函数的动态调整在遗传算法的进化过程中，适应度函数的选择和调整也是非常重要的。

根据实际问题的需求，可以动态调整适应度函数的权重或参数，以提高算法的搜索效率。

三、优化遗传算法的综合策略1. 多样性保持策略在遗传算法的进化过程中，多样性是保证搜索空间充分探索的重要因素。

为了保持多样性，可以采用多样性保持策略，如精英保留策略、多样性保持操作等。

2. 改进选择策略选择策略是遗传算法中选择优秀个体的方法。

专利名称：一种基于遗传算法的良率提升适用模型的优化方法专利类型：发明专利
发明人：陆晶晶,俞微,魏峥颖,王艳生
申请号：CN201911353118.1
申请日：20191225
公开号：CN111144569A
公开日：
20200512
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于遗传算法的良率提升适用模型的优化方法，通过优化算法的欺骗问题，优化模型各参数，优化适应度函数，以及模型的完善，通过优化已建立的遗传算法模型，将产品过货模拟生物进化形式，一方面寻找产品过货的黄金路线，同时预测产品基于已有机况的CP/Bin上限值，为线上机台管控及优化提供参考，提高产品质量；另一方面可突出表现差的机台，预测该产品基于当前机况下的CP/Bin的恶化下限值，为线上机台管控及调整提供参考，保证产品质量稳定，节约了人力成本，同时解决问题更快更准确。

申请人：上海华力集成电路制造有限公司
地址：201203 上海市浦东新区康桥东路298号1幢1060室
国籍：CN
代理机构：上海浦一知识产权代理有限公司
代理人：戴广志
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《改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》篇一一、引言遗传算法是一种基于生物进化原理的迭代搜索算法，具有全局搜索和自适应调整的特性，被广泛应用于组合优化问题。

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是典型的组合优化问题之一，旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。

本文旨在探讨改进遗传算法在TSP问题中的应用，以提高算法的效率和准确性。

二、遗传算法概述遗传算法通过模拟自然进化过程，不断迭代产生新的解集，并逐步逼近最优解。

算法主要包括编码、初始化、选择、交叉和变异等操作。

在TSP问题中，遗传算法的编码通常采用整数编码方式，表示各个城市的排列顺序。

算法通过不断优化种群中的个体，最终得到最优解。

三、改进遗传算法针对传统遗传算法在TSP问题中可能存在的局限性，本文提出以下改进措施：1. 初始化策略优化：采用多种初始化方法结合的方式，提高初始解的质量和多样性，以避免陷入局部最优解。

2. 选择策略优化：引入多种选择策略，如轮盘赌选择、锦标赛选择等，以更好地平衡全局搜索和局部搜索。

3. 交叉和变异操作优化：采用多种交叉和变异操作，如部分匹配交叉、均匀变异等，以增强算法的搜索能力和适应性。

4. 适应度函数优化：针对TSP问题，设计更加精确的适应度函数，以更好地反映解的质量和优化目标。

四、改进遗传算法在TSP问题中的应用将改进后的遗传算法应用于TSP问题，可以得到更加优秀的解。

具体步骤如下：1. 对问题进行编码：采用适当的编码方式，将TSP问题转化为遗传算法可以处理的形式。

2. 初始化种群：采用多种初始化方法结合的方式生成初始种群。

3. 评估适应度：根据适应度函数计算每个个体的适应度。

4. 选择、交叉和变异操作：根据优化后的选择策略、交叉和变异操作生成新的种群。

5. 迭代优化：重复步骤3-4，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或解的质量达到要求）。

五、实验结果与分析为了验证改进遗传算法在TSP问题中的有效性，我们进行了多组实验。

一种改进的遗传算法在绩效考核中的应用摘要为了弥补标准遗传算法的不足，本文提出了一种改进算法。

通过对标准的遗传算法的遗传算子进行改进和扩展研究后，算法的运算效率以及基于改进遗传算法的模糊聚类分析法的准确性均得到提高。

然后将其应用于人力资源管理系统以对员工绩效进行科学、合理的考核。

结果表明这种改进是有效的。

关键词遗传算法；模糊聚类分析；人力资源管理；绩效考核0 引言随着企业的发展，信息系统数据库的数据积累越来越多。

不过，面对庞大而复杂的数据，人力资源管理者该选择从数据库里获取哪样的有关信息呢？这类问题特别需要由人力资源管理者来解决，通过现有数据以科学、合理的方式对员工绩效进行考核，结果用作为执行激励、补偿机制的基础，从而在有效执行激励功能的基础上进一步促进公司的发展。

鉴于此，本文应用到一种模糊聚类法，以对员工绩效进行科学、合理的考核。

在人力资源管理系统方面应用了改进遗传算法。

1 改进遗传算法假设聚类的目标函数是Jm（U，P），聚类的最终目标是为了获取一个模糊分区矩阵U和样品集X的聚类原型P（U与P相互关联）。

也就是，如果已知一个方法就可以得出另一个解决方法。

如此一来就存在两种编码策略[3]。

首先，我们应用第一种策略对硬分区矩阵U进行编码。

假设有n个样品被分成c级，我们使用基因串Jm（U，P），（1）代表某一级的筛选结果；这里，，i=1，2，…，n。

当=k （1≤k≤c）时，表明第i个样品属于第k级。

然后，我们应用第二种策略对聚类原型矩阵P进行编码。

首先将代表c组聚类原型的参数连接起来，再根据各自值的范围，将量化值（用二进制字符串表示）编码成基因串。

（2）这里，每个聚类原型Vi均有一组对应的参数。

例如：1）对于FCM算法，我们可以对其聚类中心进行量化编码：=2）FCM算法可以在其原型（直线部分）对两点（v1，v2）进行量化编码。

2 绩效考核方面的应用人力资源管理方面的员工绩效考核有两大特点：1）有无数影响因素，它们之间存在复杂关系，一些可以通过检验、测试和其它方法来获取信息，另一些则因为检测方法受限而无法进行评估；因此，这一问题就带有某种模糊性质；2）模糊积累可以降低绩效考核结果的准确度。

一种改进的遗传算法分析李可【摘要】遗传算法是复杂的非线性科学和人工智能科学的前沿，遗传算法具有不受搜索空间限制性假设的约束，也不受模型参数数目与约束条件的束缚等特点，它的优点在于全局寻优。

文章通过算法改进，找到最优个体，加快收敛速度，克服过早收敛的缺点。

%Genetic algorithm is a complex nonlinear science and artiifcial intelligence science frontier, the genetic algorithm has characteristic of not restrained by the search space restriction hypothesis and not restrained by number and constraint conditions of model parameters, it has the advantages of global optimization. The article ifnds the optimal individual, speeding up the convergence rate and overcoming the premature convergence through algorithm improvement.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2016(000)023【总页数】2页(P104-105)【关键词】遗传算法;个体最优;加快收敛【作者】李可【作者单位】吉林电子信息职业技术学院，吉林吉林 132012【正文语种】中文遗传算法生根于达尔文的自然选择学说，其核心思想是模拟自然界中生物的进化，是以“优胜劣汰，适者生存”为基础的。

1975年美国密歇根大学J·Holland教授在自然界遗传进化理论的启发下研究出了遗传算法，它是一种并行的，靠随机寻优的计算机算法。

遗传算法的一些改进及其应用共3篇遗传算法的一些改进及其应用1遗传算法 (Genetic Algorithm) 是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。

遗传算法最初由 J. Holland 在 1975 年提出，是模仿自然界生物的进化过程，利用选择、交叉和变异等基本遗传操作，搜索解空间中的最优解。

遗传算法优点在于能够处理复杂的非线性、多模优化问题，但在实际应用过程中存在一些问题，为了解决这些问题，对遗传算法进行了许多改进，下面介绍其中几种改进方法和应用。

改进一：精英选择策略在传统的遗传算法中，每次进行选择操作时都是随机选择个体进行交配，这导致一些较优秀的个体有可能被淘汰，因此提出了精英选择策略，即在每次进化过程中一定比例地选择适应度最好的个体，避免较好的个体被淘汰。

改进二：基因突变概率自适应策略在遗传算法中，变异操作可以增加个体的多样性，但是变异概率设置不当，可能会导致算法早熟收敛或者长时间停留在局部最优解。

为了避免这种情况，提出基因突变概率自适应策略，即根据当前代的适应度情况自适应计算变异概率，使变异概率既不过大，也不过小。

改进三：群体多样性保持策略为了保证遗传算法群体多样性，提出了数种策略：保持多样性的染色体种群操作，通过引进外来个体以增加多样性，以及通过避免重复染色体来保持多样性等方法。

应用一：函数优化函数优化是运用遗传算法的主要应用之一，它的目标是通过最小化目标函数，寻求函数的最小值或最大值。

应用遗传算法的一个优势在于它能够优化非凸性函数，而其他传统优化算法在优化过程中会陷入局部最优解。

应用二：机器学习机器学习需要寻找一个最佳的模型，而遗传算法可以用于选择合适的特征和参数，从而构建最佳的模型。

此外，遗传算法还可以用于优化神经网络的结构和权重，以提高神经网络的分类和预测性能。

应用三：工程优化遗传算法在工程中也有广泛的应用，如在电子电路设计中，可以通过遗传算法来寻找尽可能优秀的元器件匹配，从而达到最佳的电路性能。

专利名称：一种基于改进自适应遗传算法的人体体成分预测方法
专利类型：发明专利
发明人：高秀娥,陈波,桑海涛,陈世峰,谢文学,张天舒
申请号：CN201910740852.7
申请日：20190812
公开号：CN110459267A
公开日：
20191115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及生物信息化技术领域。

一种基于改进自适应遗传算法的人体体成分预测方法，包括以下步骤：步骤一是利用基于改进RReliefF和mRMR相结合的特征选择算法来选择特征子集；步骤二是利用特征子集来构建人体体成分预测拟合模型；步骤三是利用轮盘赌选择策略和最优保留策略来改进自适应遗传算法的遗传算子，获得改进选择算子；步骤四是依次执行改进选择算子、自适应交叉算子和变异算子，以求解人体体成分预测拟合模型的最优未知权重，获得人体体成分预测模型。

本发明的有益效果：通过改进自适应遗传算法来提高算法的适应度，提高人体体成分预测模型的精度，为人体体成分预测提供新的模型参考。

申请人：岭南师范学院
地址：524000广东省湛江市赤坎寸金路29号
国籍：CN
代理机构：广州市南锋专利事务所有限公司
代理人：李慧
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专利名称：一种优化遗传算法进化质量的方法
专利类型：发明专利
发明人：厉茂海,孙立宁,蔡则苏,朴松昊,陈涛,潘明强,刘吉柱申请号：CN201310228187.6
申请日：20130608
公开号：CN103279796A
公开日：
20130904
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种优化遗传算法进化质量的方法，包括以下步骤。

对染色体进行编码并生成初始种群后，分别计算每个个体的适应度，并判断是否获得全局最优解。

若否，将模拟退火算法作尺度变换，获得公式exp（a*f(x)），其中a为常量，f(x)为个体的适应度，根据所述公式exp（a*f(x)）的计算结果保留特定个体。

根据预设策略自适应调整所述特定个体的交叉率及变异率，进行交叉和变异操作后产生新的种群。

重新计算所述新的种群中每个个体的适应度，并重复上述步骤，直至获得全局最优解。

申请人：苏州大学
地址：215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号
国籍：CN
代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司
代理人：常亮
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遗传算法中适应度评估的改进
陈小平;李云飞
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2003(018)001
【摘要】针对遗传算法中的适应度评估过程进行了改进,提出了遗传个体库的概念,个体库中保存个体的编码和适应度信息.采用查询个体库的方法,可以避免相同个体的适应度函数的重复计算,节省了适应度评估的时间,提高了遗传算法的性能.两个测试函数和FIR数字滤波器设计的实验结果说明这种改进的有效性.
【总页数】4页(P49-52)
【作者】陈小平;李云飞
【作者单位】苏州大学电子信息学院,苏州,215021;苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215021
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
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1.改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用 [J], 梁霞;黄明;梁旭
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4.改进的乘幂适应度函数在遗传算法中的应用 [J], 杨水清;杨加明;孙超
5.改进自适应遗传算法在硫化车间调度中的应用 [J], 罗武;覃宇
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