正交多小波消噪浮点数编码遗传算法

"这篇论文探讨了使用特殊变换多小波构造的浮点数编码遗传算法(FPRGA)来处理和优化遗传算法中的噪声问题。浮点数编码在函数优化和约束优化中有显著优势，但其运行过程中的噪声影响尚未得到充分理解。作者提出了一种名为FGAMW的方法，通过正交多小波进行消噪变异，以提高FPRGA的性能。实验证明，这种方法在理论和实践上都是可行的，有助于扩大FPRGA的应用范围。" 浮点数编码遗传算法(FPRGA)是遗传算法(GA)的一种变体，它利用浮点数表示种群的基因，这种表示方式提供了更高的精度，尤其是在高维搜索空间中，相比其他编码方式更具有优势。然而，FPRGA在实际应用环境中，由于各种因素如计算误差、随机性等，可能会引入噪声，这些噪声可能会影响算法的性能和搜索效率。 论文指出，尽管有一些研究关注了如何处理FPRGA中的噪声问题，但大多数方法仅停留在对含噪声解的处理，而非从根本上减少噪声对算法的影响。例如，Tsutsui和Ghosh以及Kenneth的研究都侧重于在有噪声情况下寻找GA的鲁棒解，但这并不总是最佳解决方案，因为噪声的存在可能显著影响算法的最优性能。 论文提出了一个创新的解决方案，即使用特殊变换多小波进行消噪。小波分析已经在信号处理和图像去噪中显示出强大的潜力，因为它能够有效地捕捉和分离不同频率成分。然而，将小波应用于FPRGA的消噪研究相对较少。论文中，作者通过正交多小波构建了一个新的方法——FGAMW，这种方法可以增强对浮点数编码遗传算法的噪声抑制能力，从而改善算法的性能。 正交多小波是通过酉变换构造的，它们提供了一种多尺度分析工具，能够更好地适应FPRGA中复杂噪声的特性。通过多小波的消噪变异操作，算法可以更有效地处理噪声，保持解的质量，同时提高搜索的精确性和稳定性。 实验结果证实，FGAMW方法在理论上是可靠的，技术上是可行的。这种方法不仅能够减少噪声对FPRGA性能的影响，还拓宽了FPRGA在复杂优化问题上的应用前景。因此，该研究对于深入理解和改进浮点数编码遗传算法具有重要的意义，特别是在面临噪声环境的优化问题时，提供了新的策略和工具。