遺傳算法中致死染色體的利用方法研究.pdf

1、遺傳算法因其全局搜索性和魯棒性,在解決大規(guī)模組合優(yōu)化問題等領域得到了廣泛應用.實際中,很多的優(yōu)化問題是帶有約束條件的,遺傳算法求解有約束優(yōu)化問題是對目標函數(shù)在整個遺傳空間中搜索滿足約束條件的可行解.不滿足約束條件的染色體被稱為致死染色體. 在遺傳算法的種群進化過程中,由于交叉變異操作,致死染色體的產(chǎn)生經(jīng)常發(fā)生,特別是對于約束比較強的優(yōu)化問題,致死染色體的產(chǎn)生率比較大.當種群中致死染色體數(shù)量比較多時,算法的搜索性能將會惡化,甚至使

2、算法不能運行.如果致死染色體的產(chǎn)生有一定的規(guī)律,可以通過設計算法來避免致死染色體的產(chǎn)生,然而在大多數(shù)情況下,找到避免致死染色體產(chǎn)生的方法是比較困難的.目前,在遺傳算法中一般采取將致死染色體從種群中剔除的方法. 由于經(jīng)過若干代的進化,產(chǎn)生的致死染色體中包含了一些優(yōu)秀的基因,如果對致死染色體加以利用將會改善和提高算法的搜索性能,本文根據(jù)人工免疫算法原理,結合染色體的進化信息和問題的特征信息提取疫苗和接種疫苗,提出一種基于免疫算子的致