【摘 要】
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演化算法是基于生物进化论原理发展起来的启发式高效随机搜索方法,当前,演化算法在科学研究、工程设计优化求解领域得到了广泛应用,并获得了长足的发展.演化算法的设计研究与
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演化算法是基于生物进化论原理发展起来的启发式高效随机搜索方法,当前,演化算法在科学研究、工程设计优化求解领域得到了广泛应用,并获得了长足的发展.演化算法的设计研究与应用问题相结合成为了当前演化算法研究的主要方向之一.该文主要研究演化算法在数值优化和组合优化问题中的应用,共有四章,包含四大部分的内容.第一章首先介绍了演化算法的基本知识,概述了演化算法的一般结构,总结了演化算法的主要优点.第二章针对多峰函数优化问题的特殊要求,采用不同于常规小生境方法的冒泡策略来保持种群多样性,利用演化算法寻找全局最优,并辅之局部优化算法,使得寻找最优值(包括全局最优和局部最优)速度更快.第三章是全文的重点,开始以旅行商问题为例,介绍了当前利用演化算法求解一些经典的组合优化问题的一般方法,并对这些方法进行了分析和探讨,指出这些方法存在的一些不足.然后对旅行商问题的扩展问题—VRP问题,又称车辆路径优化问题的求解方法作了一些研究工作.主要是针对确定车辆数VRP问题,提出了将郭涛算子与伪出发点编码方法结合的遗传算法,以及针对不确定车辆数的车辆路径优化问题(UMVRP)采用新的双链结构编码和带基因库的郭涛算子的算法,实验结果表明了算法的有效性和可行性.第四章是全文的总结语,总结了该文的主要研究结果同时指出了今后的工作.该文创新之处主要在于:①提出适用于多峰函数优化的冒泡策略,它能很好地保持种群的多样性;②提出针对确定车辆数和不确定车辆数VRP问题的不同编码方式,并将基因库这种新方法加入郭涛算子形成一种全新的适应性的演化算法.
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