实数遗传算法的交叉策略优化与应用

"实数交叉算子的选取和算法改进 (2002年)，作者：石玉、于盛林，发表于《南京邮电学院学报》，2002年第2期，文章讨论了实数遗传算法在全局优化和参数估计中的应用与改进" 本文深入探讨了实数遗传算法（Real-Number Genetic Algorithm, RGA）的优化策略，特别是在解决复杂函数全局解搜索的问题上。实数遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化工具，以其并行、随机和自适应的特性，能够处理非线性、多模态和大规模优化问题，无需目标函数的连续性或可导性假设。 首先，文章对实数遗传算子进行了总结和分析，强调了实数编码相对于二进制编码的优势，如更宽的表示范围、更高的解精度以及更快的搜索速度。然而，实数遗传算法在实际应用中仍存在未成熟收敛和随机漫游等问题，这些问题影响了算法的搜索效率和精度。 为了解决这些问题，作者提出了将区域划分与转移思想融入算法结构改进中的新方法。这种方法旨在通过动态调整搜索空间和控制遗传操作来提高算法的收敛性和精确度。实验结果显示，采用这种改进算法，在解决复杂函数的全局解搜索任务时，相较于基础的实数遗传算法，新算法表现出了显著的提升，尤其是在找到全局解和提升搜索精度方面。 此外，论文还展示了改进的实数遗传算法在测量数据估计中的应用，无论是线性还是非线性参数估计，都取得了良好的结果。这表明，优化后的实数遗传算法不仅适用于理论研究，也能成功应用于实际工程问题，从而提高数据处理的准确性和效率。 控制参数的选择对于遗传算法的性能至关重要，尤其是交叉概率和变异概率。文章提到，研究人员已经提出了许多自适应的交叉和变异策略，以动态调整这些参数，以适应不同阶段的搜索需求。尽管本文并未详述具体的自适应策略，但可以理解为这是实数遗传算法研究的一个重要方向。 这篇论文提供了关于实数遗传算法改进的新视角，尤其是在应对复杂优化问题时的策略。通过区域划分和转移思想的引入，以及在实际问题中的应用验证，作者为实数遗传算法的理论研究和实践应用提供了有价值的贡献。