一种改进的遗传算法及其在函数优化中的应用

一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题摘要:遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。

针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。

关键词:遗传算法蚁群算法算法融合函数优化遗传算法[1](genetic algorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传进化机制的优化算法,它是由美国Michigan大学的Holland教授于20世纪70年代提出的。

它的主要特点是简单、通用、鲁棒性强,适用于并行分布处理,应用范围广。

蚁群算法[2](ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者Dorigo于20世纪90年代初在他自己的博士论文中提出。

它是一种最新发展的模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其它方法结合等优点。

但是它的缺点是运算初期信息素匮乏,求解速度缓慢。

优化问题的求解在遗传算法研究中占很大比重,诸如TSP等组合优化问题一直是遗传算法十分活跃的研究课题。

尽管遗传算法比其它传统搜索方法有更强的鲁棒性,但它对于算法计算过程中的反馈信息却没有利用,往往由此导致无为的冗余迭代,从而使得求解的效率不断降低。

且遗传算法更善长全局搜索而局部搜索能力却不足。

遗传算法可以用极快的速度达到最优解的90%左右,但要达到真正的最优解则要花费很长的时间。

一些对比实验还表明,如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法方法未必比其它搜索方法更优越。

为此,除了要进一步改进基本理论和方法外,还要采用和神经网络、模拟退火或专家系统等其它方法结合的策略。

许多研究结果表明,采用这种混合模型可有效提高遗传算法的局部搜索能力,从而进一步改善其收敛速度和解的品质。

基于遗传算法的函数优化问题研究
贺巧龙; 李东亮
【期刊名称】《《软件导刊》》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。

引入一个称为精华
模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀
变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。

【总页数】2页(P)
【作者】贺巧龙; 李东亮
【作者单位】中国地质大学信息工程学院; 焦作大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的连续函数优化 [J], 王越;许全文;黄丽丰
2.基于量子遗传算法的多峰函数优化研究 [J], 赵静;路银川;孔金生
3.基于遗传算法的函数优化问题研究 [J], 贺巧龙;李东亮
4.基于遗传算法的SRM转矩分配函数优化 [J], 王辉; 游紫露; 李孟秋; 蔡辉; 沈仕
其
5.基于改进的遗传算法在函数优化中的应用 [J], 闫春; 厉美璇; 周潇
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一种改进的粒子群遗传算法改进粒子群遗传算法简介改进粒子群遗传算法(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)是一种基于遗传算法理论的新型混合优化算法。

它结合了粒子群算法和最优化原理，有效地解决了复杂的非凸优化问题。

该算法通过将粒子群,pbest,gbest等元素进行综合，实现了全局优化效果。

算法原理IPSO算法结合了粒子群和遗传算法，充分发挥其高效率和平衡能力。

首先，将群体中的所有粒子看作是多个变量的n维向量，将所有粒子的维度构建成一颗搜索树。

随后，采用以下两种基本过程进行优化：(1)粒子群进化。

将群体中的每个粒子看作是遗传算法的一对父母，根据粒子内在的适应度函数迭代调整其位置；(2)最佳位置进化。

根据所有粒子的最佳适应度，采用染色体交叉、变异及筛选等操作，改变父母粒子最优位置的变量，以达到全局优化效果的目的。

算法的优势IPSO算法有效地结合了粒子群算法和遗传算法耦合优化处理和组合优化方法，在局部优化以及全局优化能力上都有很强大的收敛能力和搜索能力。

它不仅可以有效解决复杂的优化问题，而且可以实现更快的收敛速度以及更高的精度。

此外，该算法简单易行，实现成本低廉，能够较好地在复杂的环境中获得有效的搜索结果，具有比较强的优化能力和智能化能力。

应用领域IPSO算法可以广泛应用于智能控制、系统实时优化等领域，特别是能够实现多约束优化问题的求解，具有重要的应用价值。

例如，可以用它实现模糊逻辑控制，用它来解决下面的这类问题：最大化成功次数/最小化失败次数，最小化服务时间/最大化服务质量等。

此外，还可以用它来解决机器学习、网络带宽优化等问题。

结论改进粒子群遗传算法是一种非常有效且智能的优化算法，它可以实现自适应的优化函数的搜索、实现全局优化效果和提高计算效率。

它的优势在于充分发挥粒子群和遗传算法的优势，可以实现快速搜索和自适应解决复杂优化问题。

pbil算法的改进及其在机试实时组卷中的应用PBIL算法是一种基于遗传算法的进化策略，它可以解决多目标优化问题。

它是Bilbrot在1995年提出的，是一种基于遗传算法的进化策略。

PBIL算法的核心思想是采用两种概率变量来表示一个算法搜索的方向，分别是正势变量(positve probability variable)和负势变量(negative probability variable)。

正势变量表征的是之前的搜索中有利的方向，而负势变量表征的是之前的搜索中有弊的方向。

PBIL算法将正势变量与负势变量分别作为输入，使用一个变换函数将它们转化为一个概率向量，用来表示每一次搜索的方向，然后将该概率向量作为输入，使用任务概率分布函数来选择最优的搜索方向。

随着计算机技术的发展，PBIL算法也发生了重大的变化，改进了其原有的架构，使其能够更好地应用于实时组卷领域。

首先，我们将原有的PBIL算法的架构进行改进，使其能够更好地应对实时组卷领域中的不确定性因素。

其次，我们引入了一种新的遗传算法——模糊遗传算法，它可以将不确定性因素加入到PBIL算法中，使其能够更好地应对实时组卷领域中的不确定性因素。

最后，我们引入了一种新的搜索算法——模糊搜索算法，它可以更好地搜索出符合要求的最优解，从而提高组卷的效率。

PBIL算法的改进及其在实时组卷中的应用具有重要的意义，能够有效解决组卷的多种问题，如：如何提高组卷的效果？如何快速地找到最优解？如何有效地避免组卷中的重复？等等。

将PBIL算法改进后的结果应用于实时组卷的过程中，可以很好地解决这些问题，它既可以降低组卷的耗时，又可以提高组卷的效果。

首先，PBIL算法改进后可以更好地应对实时组卷领域中的不确定性因素，我们可以将模糊遗传算法和模糊搜索算法引入到PBIL算法中，使其能够更好地应对实时组卷的不确定性因素，从而提高组卷的效果。

其次，PBIL算法改进后可以有效地减少组卷的耗时，采用模糊搜索算法可以更快速地搜索出最优解，从而提高组卷的效率。

仿生智能算法在优化问题中的应用研究概述近年来，随着科技的快速发展，人们对于优化问题的研究与应用需求越来越重视。

优化问题是指在给定的约束条件下，找到最优解或者使目标函数达到最大或最小值的问题。

在解决优化问题的过程中，仿生智能算法展现出了巨大的潜力，并成为了研究的热点之一。

本文将重点探讨仿生智能算法在优化问题中的应用研究，包括遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。

一、遗传算法在优化问题中的应用研究遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟了自然选择和遗传机制的过程。

它通过对候选解进行交叉、变异和选择操作，逐代演化，最终找到最优解。

遗传算法在解决复杂的优化问题中表现出了优秀的性能。

例如，在工程优化中，遗传算法可以用来优化工艺参数、降低成本、提高效率。

在物流领域，遗传算法可以用来优化路径规划、车辆调度等问题。

二、粒子群算法在优化问题中的应用研究粒子群算法是受到鸟群觅食行为启发而发展起来的一种仿生智能优化算法。

这种算法通过模拟鸟群中个体之间的协作和信息交流的方式，寻找全局最优解。

粒子群算法具有简单、易实现和较强的全局搜索能力的特点。

在实际应用中，粒子群算法被广泛应用于函数优化、图像处理、数据挖掘等领域。

例如，在图像处理中，可以使用粒子群算法进行图像分割、图像去噪等任务。

三、蚁群算法在优化问题中的应用研究蚁群算法是模拟蚂蚁探索食物、寻找最短路径的行为而发展起来的一种仿生智能算法。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素、信息素蒸发和信息素跟随等行为，实现了优化搜索。

蚁群算法在TSP（旅行商问题）以及其他优化问题中表现出了较好的效果。

例如，在网络路由优化中，蚁群算法可以用来找到最优的网络路径，提高网络通信的效率。

四、仿生智能算法在优化问题中的优势与不足仿生智能算法在解决优化问题中的应用具有如下优势：1. 全局搜索能力：仿生智能算法能够较好地避免陷入局部最优解，具有全局搜索能力。

2. 强大的鲁棒性：仿生智能算法对于问题参数设置的不敏感，能够适应不同类型的优化问题。

遗传算法的研究及应用作者：彭志勇邓世权来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期摘要：遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式，它可以应用与生活中的很多领域。

关键词：遗传算法；函数优化；生产调度；自动控制中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式。

与传统的数学模型进行比较，遗传算法有很多的不同的地方，因为它能够解决很多复杂的问题，而传统的数学模型却没办法做到。

1遗传算法的理论研究1.1遗传算法的由来。

美国密西根大学的霍兰德（Holland）将该算法应用于自然和人工系统的自适应行为的研究之中，并且在二十世纪七十年代中期，出版他的第一部著作《自然与人工系统中的适应》。

随后，Holland与他的学生们将该算法进行了大力的推广，并把它应用到优化及机器学习等问题之中，而且正式定名为遗传算法。

1.2遗传算法的发展。

遗传算法的兴起于20世纪70年代，而到了20世纪80年代的时候，它正好属于一个发展中的过程，到了20世纪90年代时，它已经发展到了颠疯时刻。

为一种实用性较强而又很有效率的优化技术，遗传算法的发展还是非常迅速，在国内外已经造成了非常大的影响力。

1.3遗传算法的基本思想。

遗传算法是从一个种群（population）开始的，而这个种群代表问题可能潜在解集的，一个种群是由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）所组成。

染色体是遗传物质的主要载体，它是由多个基因的集合，其内部表现是某种基因组合决定的。

遗传算法在机器学习中参数优化作用机器学习领域中，参数优化是提高模型性能和泛化能力的重要环节。

而遗传算法作为一种经典的优化算法，因其对搜索空间的全局探索和多样性维持能力，被广泛应用于机器学习中的参数优化问题。

本文将介绍遗传算法在机器学习中的参数优化作用，并探讨其应用的优势和限制。

首先，遗传算法在机器学习中的参数优化作用体现在以下几个方面：1. 全局搜索能力：遗传算法通过在参数空间进行随机搜索和迭代优化，能够有效地遍历搜索空间并找到全局最优解。

相比于其他优化算法，如梯度下降等，遗传算法更适用于非凸、高维的参数优化问题。

2. 多样性维持能力：遗传算法通过使用交叉、变异等操作来产生新的个体，从而保持种群的多样性。

这一特性可以防止陷入局部最优解，并提高整体搜索的效率。

3. 适应度评估机制：遗传算法通过适应度函数来评估每个个体的优劣，并根据适应度的大小进行选择、交叉和变异操作。

这一机制可以根据问题的需求来设计不同的适应度函数，从而实现对优化目标的灵活定义和调整。

除了以上的优势，遗传算法在机器学习中的参数优化也存在一些限制和挑战：1. 计算复杂度高：由于遗传算法需要维护一个种群并进行大量的随机搜索和迭代优化，其计算复杂度较高。

特别是当参数空间较大或需要进行大规模的并行优化时，计算负载会进一步增加。

2. 参数设置困难：遗传算法中的参数设置对最终优化结果有很大的影响。

选择合适的遗传算法参数和设置交叉、变异操作的概率等参数都需要经验和实验的支持，往往需要进行多次实验和调优。

3. 适应度函数设计：适应度函数的设计对遗传算法的性能至关重要。

合理设计适应度函数可以引导算法在搜索空间中快速找到感兴趣的区域，但如果适应度函数定义不合适，可能导致算法陷入局部最优解或过早收敛。

尽管存在一些限制和挑战，遗传算法仍然被广泛应用于机器学习中的参数优化问题，并取得了一定的成果。

下面将介绍几个实际应用的例子：1. 神经网络参数优化：神经网络作为一种强大的机器学习模型，其性能很大程度上依赖于参数的选择。