【摘 要】
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遗传算法是模仿自然选择与进化的随机搜索方法。由于其隐含并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点。然而,标准遗传算法存在着收敛速度慢、易“早熟”
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遗传算法是模仿自然选择与进化的随机搜索方法。由于其隐含并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点。然而,标准遗传算法存在着收敛速度慢、易“早熟”等缺陷。本文尝试结合其它优化方法对标准遗传算法进行改进,并用于(N+M)容错系统优化求解。论文首先对遗传算法的特点、基础理论、发展过程以及应用领域作了介绍,对(N+M)容错系统优化模型进行了分析。针对标准遗传算法局限性,本文将标准遗传算法与分层策略和模拟退火思想相融合,设计出分层遗传算法、模拟退火遗传算法和模拟退火分层遗传算法三种改进的遗传算法。一方面,在遗传算法的约束条件处理、交叉和变异概率选取、变异个体等环节引入了模拟退火机制,实现了模拟退火和遗传算法的融合;另一方面,从编码、选择、交叉和变异等方面对标准遗传算法进行改进。最后以(N+M)容错系统的优化模型作为优化目标,采用Matlab 语言实现了算法,得到了费用模型的最优解。计算结果验证了算法的有效性和正确性。进一步算法性能分析证明了论文中所设计的改进的算法不仅能增强算法的全局收敛性,还能加快遗传进化速度,得到较为满意的全局最优解。
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