多元单峰值函数遗传算法优化计算实例

资 源 简 介

多元单峰值函数遗传算法优化计算实例

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化算法，在处理多元单峰值函数优化问题时展现出独特优势。本文以典型的单峰值测试函数为例，探讨遗传算法的实现要点。

算法核心采用实数编码方案，相比二进制编码能更自然地表达连续变量。种群初始化阶段采用均匀分布策略，确保初始解在搜索空间均匀分布。适应度函数直接取目标函数值，对于单峰值问题无需特殊处理。

选择操作采用经典轮盘赌策略配合精英保留机制，既保证选择压力又避免最优解丢失。交叉环节使用模拟二进制交叉(SBX)算子，通过分布指数控制子代与父代的相似程度。变异操作采用多项式变异，动态调整变异步长增强局部搜索能力。

算法特别设计了自适应参数调节机制：交叉概率随迭代次数动态衰减，早期促进全局探索，后期加强局部开发；变异概率则呈现先增后减的抛物线变化，平衡算法探索能力。收敛准则采用双重判断：当最优解连续多代不变或达到最大迭代次数时终止。

该实现可扩展到更高维度的优化问题，通过调整种群规模和进化代数即可适应不同复杂度的单峰值函数。对于存在计算瓶颈的昂贵函数优化，可结合代理模型技术进一步提升效率。