遗传算法综述研究

遗传算法是模拟生物进化过程的一类随机性全局优化算法,广泛应用于化工过程的建模与优化中。然而遗传算法的局部搜索能力较弱、易早熟收敛,而且常用的二进制编码方法不能表达丰富的遗传信息,因此在其计算模型中没有反映出遗传信息对生物体的调控作用,尤其是起关键作用的DNA编码机制的调控作用。近年来,随着DNA计算的发展,人们发现基于DNA的智能系统能反映生物体的遗传信息,有利于发展功能更强大、能解决更复杂问题的智能方法。受DNA生物特性的启发,本文对DNA遗传算法及应用进行了深入的研究,主要研究工作如下：(1)受DNA分子操作启发,提出了多种新型交叉算子。利用Markov链模型分析讨论了具有新型交叉算子的DNA遗传算法的收敛性。测试函数计算结果表明所提新型交叉算子可以有效改善种群多样性,减少了寻优代数。将该算法用于催化裂化主分馏塔的参数估计问题中,实验结果表明所建立的模型反映了复杂系统的动态性能。(2)受DNA和遗传信息表达过程的启发,基于碱基编码方式,提出了多种新型变异算子。利用Markov链模型分析了具有新型变异算子的DNA遗传算法的收敛性。

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