自适应遗传算法：动态调整子种群优化技术

"自适应调整子种群个体数目的遗传算法是一种优化技术，旨在平衡遗传算法的探索和开发能力。该算法通过佳点集方法初始化种群，确保个体在搜索空间中的均匀分布。种群被分为三个子种群，每个子种群采用不同的交叉和变异算子，以适应不同阶段的搜索需求。在进化过程中，子种群的个体数会根据搜索阶段自适应地动态调整。实验结果显示，该算法在标准测试函数和重油热解模型参数估计问题中表现出良好的寻优性能。 1.1 遗传算法思想 遗传算法的核心在于将种群分为三个子种群，分别对应不同的搜索策略。第一子种群包含适应度值较高的个体，采用算术交叉和边界变异算子进行局部搜索；第二子种群由适应度值中等的个体组成，使用单形交叉和非均匀变异算子进行全局结合局部的搜索；第三子种群由适应度较差的个体构成，利用多点交叉和多样性变异算子执行全局搜索。在算法的不同阶段，子种群的大小会相应调整，以适应从全局探索到局部精炼的转变。 1.2 种群初始化 初始种群的均匀分布对算法的性能至关重要。随机初始化可能导致种群缺乏代表性，从而影响收敛速度和搜索效率。佳点集方法提供了一种生成均匀分布种群的有效途径，它能在搜索空间中生成具有代表性的个体，更准确地反映解空间的特征。 1.3 交叉和变异算子 交叉算子和变异算子是遗传算法的重要组成部分。不同的算子设计针对不同子种群的需求，例如算术交叉和边界变异用于局部优化，单形交叉和非均匀变异结合了全局和局部搜索，而多点交叉和多样性变异则专注于全局搜索。这些算子的选择和设计有助于算法在不同阶段有效地探索解决方案空间。 实验部分，作者通过标准测试函数验证了算法的性能，并将其应用于重油热解模型参数估计问题，取得了满意的结果。这表明，自适应调整子种群个体数目的遗传算法不仅在理论上有优势，而且在实际问题中也表现出强大的求解能力。 该研究提出的自适应遗传算法通过动态调整子种群结构和操作算子，提高了算法的搜索效率和全局优化能力，尤其在处理复杂优化问题时，如重油热解模型的参数估计，显示出了显著的优越性。"