[發明專利]一種優化遺傳算法進化質量的方法

無效

• 申請號: 201310228187.6
• 申請日: 2013-06-08
• 公開（公告）號: CN103279796A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 厲茂海;孫立寧;蔡則蘇;樸松昊;陳濤;潘明強;劉吉柱
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 常亮

1.一種遺傳算法的改進方法，其特征在于，包括以下步驟：

對染色體進行編碼并生成初始種群后，分別計算每個個體的適應度，并判斷是否獲得全局最優解；

若否，對模擬退火算法按照第一策略采用尺度變換，將所述每個個體的適應度代入經尺度變換后的模擬退火算法，并根據所述經尺度變換后的模擬退火算法的計算結果保留特定個體；

根據第二策略自適應調整所述特定個體的交叉率及變異率，進行交叉和變異操作后產生新的種群；

重新計算所述新的種群中每個個體的適應度，并重復上述步驟，直至獲得全局最優解。

2.根據權利要求1所述的改進方法，其特征在于：根據所述第二策略自適應調整所述特定個體的交叉率及變異率的同時，分別獲取所述特定個體中的當前最佳個體及最差個體，保存所述最佳個體不進行交叉和變異操作，并以所述最佳個體代替所述最差個體。

3.根據權利要求1所述的改進方法，其特征在于：在遺傳算法的前期，以海明距離衡量所有個體中任意兩個個體的相似程度，選取相似程度較高的個體，并對所述相似程度較高的個體中的較差個體處以罰函數，對所述處以罰函數的個體重新賦值。

4.根據權利要求1所述的改進方法，其特征在于：在遺傳算法后期的交叉和變異過程中，選取m個父代個體，其中所述m個父代個體產生了n個子代個體，則從所述m個父代個體和n個個體中選取m個較佳個體作為新的子代個體。

5.根據權利要求1～4任一項所述的改進方法，其特征在于：根據經尺度變換后的模擬退火算法的計算結果保留特定個體的方式為，以單個個體對應的所述計算結果，除以所有個體對應的所述計算結果之和，獲得所述單個個體的被選中概率，保留所述被選中概率高于預設值的特定個體。

6.根據權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于：在遺傳算法前期，a的取值區間為[0,1]，在遺傳算法后期，a的取值區間為[10,30]。

7.根據權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于：所述預設策略為，在遺傳算法前期，交叉率的取值區間為[0.7,0.9]，變異率的取值區間為[0.06,0.1];在遺傳算法后期，交叉率的取值區間為[0.4,0.7)，變異率的取值區間為[0.001,0.06)。

8.根據權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于：所述初始種群的取值區間為[20,160]，交叉率的取值區間為[0.4,0.9]，變異率的取值區間為[0.001～0.1]。

9.根據權利要求1～4任一項所述的方法，其特征在于：對所述染色體編碼方式為二進制編碼。