一种新型遗传算法的研究

摘要

根据自然界普遍存在的进化收敛现象,本文提出了一种新型的混合遗传算法(Mix genetic algorithm,MGA).MGA算法将生物的进化过程建模成一个在表现型与基因型两个层面上同时进行的生命过程.MGA不仅考虑了表现型层面上的进化过程,还引入了基因型层面上的进化及两个层面间的相互映射关系.本文通过二维Rosenbrock函数数值优化的例子,展示了MGA良好的在线性能指标和离线性能指标,并分析了MAG算法实际上是"r-K策略连续统".理论分析表明,MGA算法总能以概率1收敛于最优解.MGA算法性能优良,容易编程实现,并在一定程度上克服了基本遗传算法搜索时的盲目性,有较好的应用前景.最后文中给出了计算机仿真结果.