领域,也是遗传算法进行性能评价的
常用算例,许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数:连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而遗传算法可以方便的得到较好的结果。
2、组合优化
随着问题规模的增大,组合优化问题的搜索空间也急剧增大,有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题,人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上,而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明,遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
此外,GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。
[编辑本段]遗传算法的现状
进入90年代,遗传算法迎来了兴盛发展时期,无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃,不但它的应用领域扩大,而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高,同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展,这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
随着应用领域的扩展,遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向:一是基于遗传算法的机器学习,这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经
网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合,这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展,而且对于新一代智能
计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象,其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象,而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用,五是遗传算法和进化规划(EvolutionProgramming,EP)以及进化策略(EvolutionStrategy,ES)等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的,同遗传算法一样,它们也是模拟自然界生物进化机制的智能计算方法,即同遗传算法具有相同之处,也有各自的特点。目前,这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。
1991年D.Whitey在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子(Adjacencybasedcrossover),这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉,并将其应用到了TSP问题中,通过实验对其进行了验证。
D.H.Ackley等提出了随即迭代遗传爬山法(StochasticIteratedGeneticHill-climbing,SIGH)采用了一种复杂的概率选举机制,此机制中由m个“投票者”来共同决定新个体的值(m表示群体的大小)。实验结果表明,SIGH与单点交叉、均匀交叉的神经遗传算法相比,所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能,而且总体来讲,SIGH比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。
H.Bersini和G.Seront将遗传算法与单一方法(simplexmethod)结合起来,形成了一种叫单一操作的多亲交叉算子(simplexcrossover),该算子在根据两个母体以及一个额外的个体产