基于改进BA网络的遗传算法研究

发布时间：2022-11-04 17:35

　　20世纪70年代,美国密歇根大学的John H.Holland教授受达尔文生物进化论和遗传学机理的启发建立了遗传算法（Genetic Algorithm）的基本框架。该算法一经提出,就引起了学者们的密切关注并应用于众多领域,遗传算法的基本理论也逐渐完善。遗传算法解决复杂问题时,往往存在“早熟收敛”现象,导致算法性能降低,因此,如何克服遗传算法的缺陷,提升其在复杂问题上的性能是该领域的研究热点。复杂网络（Complex Network）是20世纪90年代兴起的新方向,它利用网络相关特性描述自然和社会存在的一些现象,用网络手段解释此类现象,建立对应的网络数学模型,进而可以分析、预测网络相关行为。复杂网络的研究成果为更有效地改进启发式算法提供了一个新的视角。本文对遗传算法的改进进行了研究与探讨,将遗传算法作为一个网络交互系统进行研究,运用复杂网络思想分析遗传算法,节点表示种群个体,连接表示个体之间的信息传输路径,提出一种基于改进BA网络的遗传算法,依照BA网络的网络结构改进传统遗传算法,同时对网络结构进行了一定改进,并改进了传统遗传算法的选择策略以及为了应对网络中节点的递增采用的种群规模自适... 

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景与意义
    1.3 研究现状
        1.3.1 遗传算法研究进程
        1.3.2 遗传算法简介
        1.3.3 复杂网络研究进程
        1.3.4 复杂网络简介
        1.3.5 复杂网络用于智能算法的研究
    1.4 研究问题与论文结构
        1.4.1 研究问题
        1.4.2 论文结构
第二章 基于改进BA网络的遗传算法
    2.1 引言
    2.2 基于改进BA网络的遗传算法的思想
    2.3 数值实验
        2.3.1 实验
        2.3.2 实验结果分析
    2.4 结论
第三章 基于改进BA网络遗传算法的约束进化算法
    3.1 引言
    3.2 约束优化问题的研究
    3.3 基于进化算法的约束处理
        3.3.1 罚函数法
        3.3.2 可行性法则
        3.3.3 随机排序法
        3.3.4 ?约束处理法
    3.4 基于改进BA网络的约束遗传算法
        3.4.1 算法的设计
        3.4.2 数值实验
        3.4.3 实验结果分析
    3.5 结论
第四章 结束语
    4.1 总结
    4.2 未来的工作
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]核主成分分析法在测井浊积岩岩性识别中的应用[J]. 周游,张广智,高刚,赵威,易院平,魏红梅.  石油地球物理勘探. 2019(03)
[2]基于改进灰狼算法优化支持向量机的人脸识别[J]. 冯璋,裴东,王维.  计算机工程与科学. 2019(06)
[3]求解高维复杂函数的遗传-灰狼混合算法[J]. 顾清华,李学现,卢才武,阮顺领.  控制与决策. 2020(05)
[4]一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法[J]. 张文杰,蒋烈辉.  计算机应用研究. 2020(01)
[5]改进遗传算法求解走班制下的排课问题[J]. 陈璐,王秀.  计算机工程与应用. 2019(06)
[6]应用改进区块遗传算法求解置换流水车间调度问题[J]. 裴小兵,张春花.  智能系统学报. 2019(03)
[7]自适应的非支配排序遗传算法[J]. 王嵘冰,徐红艳,郭军.  控制与决策. 2018(12)
[8]遗传算法参数的动态优化方案[J]. 刘克刚,朱福喜,朱碧颖,粟藩臣.  小型微型计算机系统. 2015(04)
[9]应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估[J]. 潘文超.  太原理工大学学报(社会科学版). 2011(04)
[10]遗传算法编码方案比较[J]. 张超群,郑建国,钱洁.  计算机应用研究. 2011(03)



本文编号：3701041