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基于自适应与混沌的遗传算法的研究
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毕业论文范文题目:
基于自适应与混沌的遗传算法的研究
,论文范文关键词:
基于自适应与混沌的遗传算法的研究
基于自适应与混沌的遗传算法的研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:近30年来,遗传算法以其简单通用、鲁棒性强和并行处理等显著特点已被广泛应用于计算机科学、工程技术、管理科学和社会科学等许多领域,成为21世纪智能计算的核心技术之一。尽管遗传算法在很多领域得到了较好的应用,但它毕竟是一门新学科,其理论和方法尚未成熟,算法自身的一些不足也有待进一步地改进和完善。遗传算法不仅收敛速(本文此处忽略..)度慢、极易陷入局部极值点、不能概率意义下收敛到全局最优解,而且在实际的应用中还必须综合考虑快速收敛、全局最优和加强局部搜索的问题。本文围绕这些问题主要进行了如下工作:1.为了解决算法的收敛速度与全局收敛性之间的矛盾,本文提出一种改进的自适应遗传算法。该算法在种群的选择中引入阀值开关,使初始种群能更好的遍(本文此处忽略..)布在解空间从而加快全局收敛的速度。随着进化代数的增加,种群的多样度趋于单一化,此时在变异,交叉策略方面采用了自适应的操作算子来增加种群的多样度,从而提高全局寻优能力,加快收敛速度。针对基本遗传算法在概率意义下不能收敛到全局最优的问题,该算法在进行选择操作前,采用了最优保存策略使之概率意义下收敛到全局最(此处忽略..)优解。并基于有限马尔可夫链证明了该遗传算法能够以概率1收敛到全局最优解。最后,将该算法应用到控制器PID参数寻优实验。数值结果表明该算法具有较强的寻优能力。2.在混合算法思想基础上,本文提出一种与混沌相结合的混合遗传算法。用混沌序列来增加种群的多样性,不仅使遗传算法不易陷入局部最优,而且充分发挥遗传算法的(此处忽略..)全局搜索能力,增强了局部寻优的能力。利用Banana和Schaffer测试函数对混沌遗传算法进行了数值验证。数值结果表明,与前面所提出的改进的自适应遗传算法相比,混沌遗传算法具有更好的寻优能力,能够得到更好的收敛效果。同时,与现有的一种混沌遗传算法相比,能够得到精度更高的全局最优解。
以上为本篇毕业论文范文
基于自适应与混沌的遗传算法的研究
的介绍部分。
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