具有適應(yīng)度選擇調(diào)整策略的混沌遺傳算法及其應(yīng)用
關(guān)鍵詞：混沌運(yùn)動(dòng) 遺傳算法 適應(yīng)度函數(shù) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能污水處理系統(tǒng)
摘要：針對(duì)遺傳算法在非線性系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題中易陷入局部最優(yōu),且大量研究改進(jìn)后仍存在不足的問(wèn)題。根據(jù)混沌運(yùn)動(dòng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了一種解決非線性系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的混沌遺傳算法(CGA,ChaosGeneticAlgorithm)。該算法將混沌變量引入遺傳算法的優(yōu)化變量中,使兩者的取值范圍相互映射,利用更新后的混沌變量轉(zhuǎn)換為“染色體”進(jìn)行遺傳操作,同時(shí)根據(jù)適應(yīng)度大小選擇需要附加混沌擾動(dòng)的群體,使變異操作具有導(dǎo)向性,經(jīng)過(guò)多次進(jìn)化,得出問(wèn)題的最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)利用多種測(cè)試函數(shù)和相似的智能優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。結(jié)果表明,該算法保證了非線性系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題動(dòng)態(tài)響應(yīng)的速度和尋優(yōu)結(jié)果的精度,定量的評(píng)價(jià)了混沌遺傳算法的優(yōu)化效果。
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