一种结合混沌搜索的自适应遗传算法的中期报告_第1页
一种结合混沌搜索的自适应遗传算法的中期报告_第2页
一种结合混沌搜索的自适应遗传算法的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法的中期报告摘要：自适应遗传算法（AGA）以其自适应性和全球搜索性在许多优化问题中得到广泛应用。然而，在遗传算法中，由于不适当的选择算子可能导致早熟和低收敛性，因此可能导致搜索的局限性。为了克服这些问题，本文提出了一种通过结合混沌搜索来增强自适应遗传算法的性能的方法。本文的贡献如下：首先，我们介绍了混沌搜索算法，并描述了其在优化问题中的应用。其次，我们设计了一种混沌遗传算法，通过结合混沌搜索来增强遗传算法的全局搜索性和局部搜索性。最后，我们介绍了一个作为应用案例的神经网络训练问题，并测试了所提出的算法，并将其与标准AGA的性能进行了比较。实验结果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面均优于标准AGA。此外，性能评价指标表明，所提出的算法的收敛速度更快且更稳定。关键词：自适应遗传算法；混沌搜索；神经网络训练；性能评价指标1.引言随着现代计算机技术和信息技术的不断发展，优化问题的解决越来越受到研究者们的关注。在优化问题中，自适应遗传算法（AGA）已被广泛应用于解决此类问题。AGA是一种基于自然选择和进化论思想的优化算法。然而，遗传算法可能会陷入局部最优解，并且选择算子可能导致早熟和低收敛性。为此，一些研究人员提出了将其他优化算法与遗传算法相结合的方法。在这个领域，混沌搜索算法是一个流行的算法，它具有高效性和全局搜索性。本文的贡献是提出了一种混沌遗传算法，通过结合混沌搜索来增强自适应遗传算法的性能。我们将所提出的算法应用于神经网络训练并与标准AGA进行比较。结果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面均优于标准AGA。2.混沌搜索算法混沌搜索是基于混沌现象的一种全局优化算法。混沌现象是一种系统性和随机性相结合的现象，可以用来模拟搜索过程的全局性和随机性。在混沌搜索算法中，混沌映射被用来计算新的搜索方向，并且粒子群算法的思想被应用于位置更新方法中。3.混沌遗传算法混沌遗传算法是一种集成了遗传算法和混沌搜索的算法。遗传算法被用来反映进化过程，而混沌搜索被用来计算新的搜索方向。此外，我们还使用了不同的选择算子来避免早熟和低收敛性的情况发生。算法的流程如下：初始化群体参数;混沌搜索算法计算新的搜索方向;应用分别的交叉和变异算子选择一个个体;更新种群;重复步骤2-4，直到达到停止准则。4.实验分析本文选择神经网络训练问题作为应用例子，我们将第一层神经网络的权重作为待求解参数。对于此问题，使用了标准的BP算法来进行比较。实验结果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面比标准AGA和BP更为优越。此外，我们使用了几个性能评价指标来比较算法。结果表明，所提出的算法具有更快的收敛速度和更稳定的收敛行为。5.结论和未来工作本文提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法，通过结合混沌搜索来增强自适应遗传算法的全局搜索性和局部搜索

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论