遺傳算法在多目標優化問題中的應用分析

論文編號:YYSX186  論文字數:4838,頁數:07

遺傳算法在多目標優化問題中的應用分析
【摘要】遺傳算法是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它在解決復雜的全局優化問題方面已取得了成功的應用，并受到了人們廣泛的關注。然而遺傳算法是一種新型的優化技術，它今后的發展還有許多工作需要不斷充實提高。
 多目標最小生成樹問題是典型的NP難問題。在實際應用中具有廣泛的代表性。因此將多目標最小生成樹問題用于測試本文提出的多目標優化遺傳算法，更準確評價該算法獲取的解的優劣性。
【關鍵詞】遺傳算法;多目標優化;非劣最優解；
一、遺傳算法概述
  生物的進化是一個奇妙的優化過程，它通過選擇淘汰，突然變異，基因遺傳等規律產生適應環境變化的優良物種。遺傳算法是根據生物進化思想而啟發得出的一種全局優化算法。
 遺傳算法簡稱GA(Genetic Algorithm)，在本質上是一種不依賴具體問題的直接搜索方法。遺傳算法在模式識別、神經網絡、圖像處理、機器學習、工業優化控制、自適應控制、生物科學、社會科學等方而都得到應用。