dna進化算法及其改進探討

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1、分類號:TP301.6UDC:D10621-408-(2012)2757-0密級:公開編號:2008073138DNA進化算法及其應(yīng)用研究論文作者姓名:申請學(xué)位專業(yè):自動化申請學(xué)位類別:工學(xué)學(xué)士指導(dǎo)教師姓名(職稱):論文提交日期:2012年06月06日DNA進化算法及其應(yīng)用研究摘要DNA計算是一個嶄新的研究領(lǐng)域,DNA進化算法是基于生物DNA編碼和進化機制的一類仿生優(yōu)化算法,對解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題非常有效,本研究在借鑒遺傳算法的基礎(chǔ)上,模擬DNA編碼的方式,改變傳統(tǒng)遺傳算法的0、1編碼方式,實現(xiàn)了基本DNA進化算法,針對基本

2、型DNA進化算法可能出現(xiàn)的“早熟”問題(過早的收斂于某一局部最優(yōu)值),本設(shè)計提出對遺傳操作概率自適應(yīng)操作的方法,同時改變遺傳進化操作的步驟,以期加快收斂速度。最后,針對基本型DNA進化算法尋優(yōu)效果不理想的情況,利用模擬退火算法有著良好的局部尋優(yōu)性能以及基本型DNA算法全局尋優(yōu)性能較好的特點,提出一種與模擬退火算法結(jié)合的混合算法,即首先使用基本型DNA進化算法運算尋優(yōu),假設(shè)其運算結(jié)果參數(shù)在全局內(nèi)比較接近理論值,然后用此求出的參數(shù)作為模擬退火步驟的初始搜索值,而最終結(jié)果在以上參數(shù)的附近經(jīng)模擬退火操作隨機尋找,并最終找到理論最優(yōu)值,

3、經(jīng)大量的仿真試驗表明,基本型算法大致能夠達到設(shè)計要求,改進后的算法具有理想的尋優(yōu)性能。關(guān)鍵詞:DNA計算;自適應(yīng)算法;模擬退火算法ResearchontheDNAAlgorithmandItsApplicationsAbstractThecomputingbasedonDNAisanewfieldofresearch,DNAevolutionaryalgorithmisaclassofbionicoptimizationalgorithmwhichbasedonbiologicalDNAencodingandevolution

4、arymechanisms,itisveryeffectivetosolvethecomplexcombinationoptimizationproblem,Inthisresearch,basedongeneticalgorithmforreference,weusethewayofsimulationofDNA-encodedtochangethetraditionalgeneticalgorithm0、1encodingandachievedthebasicDNAevolutionaryalgorithm,forthep

5、roblemof"Premature"thatthebasicalgorithmmayarise,usetheadaptiveprobabilityinsteadofthefixedprobabilitytoachievethepurposeofhighspeed.Atlast,Basicalgorithmoptimizationresultisnotanidealsituation,theuseofsimulatedannealingalgorithmhasagoodlocalsearchperformancecharact

6、eristics,sothispaperproposeahybridalgorithmthatcombinedwiththesimulatedannealingalgorithm,experimentsshowthatthealgorithmhasgoodoptimizationperformance.KeyWords:DNAcomputing;Adaptivealgorithm;Thesimulatedannealingalgorithm目錄論文總頁數(shù):27頁1引言11.1課題背景11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21.3本課題研究的意

7、義21.3.1DNA生物計算機31.3.2DNA計算與軟計算的集成31.4本課題研究方法42研究內(nèi)容42.1遺傳算法簡介42.1.1遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ)42.1.2基本遺傳算法62.2基于DNA計算的進化算法72.2.1DNA計算中的基本術(shù)語72.2.2有關(guān)對DNA進化算法的假設(shè)82.2.3DNA進化算法的結(jié)構(gòu)82.2.4DNA進化算法與常規(guī)遺傳算法的比較132.2.5基本DNA算法的實現(xiàn)143改進方法研究143.1自適應(yīng)DNA進化算法153.2與模擬退火算法結(jié)合的DNA算法164研究結(jié)果184.1基本算法的實驗結(jié)果204.2

8、采取自適應(yīng)方法改進的DNA進化算法實驗結(jié)果204.3采用與模擬退火算法結(jié)合的混合算法實驗結(jié)果214.4典型測試函數(shù)運行效果圖214.5幾種方法的比較23結(jié)論24參考文獻25致謝26聲明271引言1994年,美國南加州大學(xué)的Aldeman教授在《Science》上發(fā)表了一篇關(guān)于

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