熱力學(xué)遺傳算法的研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、熱力學(xué)主要是以能量轉(zhuǎn)化的角度來(lái)來(lái)對(duì)物質(zhì)的熱性質(zhì)進(jìn)行研究,揭示能量在進(jìn)行形式轉(zhuǎn)化時(shí)所遵從的規(guī)律。熱力學(xué)是從物資的宏觀視角出發(fā),對(duì)宏觀的現(xiàn)象進(jìn)行總結(jié)而得到的理論。熱力學(xué)對(duì)于粒子問(wèn)的相互作用和微觀結(jié)構(gòu)是不涉及的,因此,熱力學(xué)是一種基于唯象的宏觀理論,具有普遍性和可靠性的特點(diǎn)。一些熱現(xiàn)象宏觀過(guò)程是不可逆的,相應(yīng)態(tài)函數(shù)是熵,熵的變化及大小既指明熱力學(xué)過(guò)程進(jìn)行的方向又反映系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
   遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)求解函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題

2、的有效算法,它不依賴(lài)于問(wèn)題具體的領(lǐng)域,對(duì)各類(lèi)問(wèn)題具有很強(qiáng)的魯棒性,廣泛的應(yīng)用于很多學(xué)科。在遺傳算法中選擇算子是其中的影響因素之一,在大自然生物進(jìn)化過(guò)程中,適者生存,優(yōu)生劣汰,所有物種的進(jìn)化都是基于這一原則。因此,遺傳算法里的選擇算子將決定群體的搜索方向,選擇算子及其相關(guān)的參數(shù)的設(shè)計(jì)是否合理,將直接對(duì)算法的搜索效率和收斂性產(chǎn)生影響。
   由熱力學(xué)定律可知,對(duì)于與周?chē)h(huán)境進(jìn)行熱量交換且保持溫度不變的封閉系統(tǒng)來(lái)說(shuō),系統(tǒng)總是朝著自由能

3、減少的方向演化,當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)自由能在此時(shí)達(dá)到最小。因此,我們將遺傳算法中的群體作為一個(gè)熱力學(xué)系統(tǒng),在優(yōu)化中引入能量、溫度和熵的概念,通過(guò)模擬熱力學(xué)中熵與能量的競(jìng)爭(zhēng)協(xié)調(diào)平衡“選擇壓力”與“種群多樣性”之間的競(jìng)爭(zhēng)壓力。
   基于這一認(rèn)識(shí),本文致力于將熱力學(xué)和遺傳算法相結(jié)合,用來(lái)解決約束單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題、約束多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,以及用來(lái)解決在較大的突發(fā)事件中應(yīng)急物資調(diào)度的問(wèn)題,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義,本文的工作如下:
  

4、 (1)受自由能極小化原理的啟發(fā),設(shè)計(jì)了基于熱力學(xué)操作的混合算法框架,用來(lái)求解約束單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的熱力學(xué)遺傳算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。
   (2)受熱力學(xué)系統(tǒng)中熵與能量的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的啟發(fā),設(shè)計(jì)了熱力學(xué)混合遺傳算法用于解決約束多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)設(shè)計(jì)熱力學(xué)算子來(lái)保持種群多樣性與逼近性之間的平衡,通過(guò)初精英選擇策略來(lái)提高初始種群的質(zhì)量,采用分層小生境的選擇策略,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
   (3)

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