单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级遗传算法传统的优化方法(局部优化) 共轭梯度法拟牛顿法单纯形方法全局优化方法 漫步法(Random Walk)模拟退火法GA关于优化问题比较：传统的优化方法? 1)依赖于初始条件 2)与求解空间有紧密关系促使较快地收敛到局部 解但同时对解域有约束如可微或连续利用这些约束收敛快 3)有些方法如Davison-F

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第 4 章 基于遗传算法的随机优化搜索 第4章 基于遗传算法的随机优化搜索4.1 基本概念4.2 基本遗传算法4.3 遗传算法应用举例4.4 遗传算法的特点与优势 　 　4.1 基本概念 1. 个体与种群 ● 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象 (一般就是问题的

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级遗传算法的改进 遗传算法的改进 自从1975年Holland系统地提出遗传算法的完整结构和理论以来众多学者一直致力于推动遗传算法的发展对编码方式控制参数的确定选择方式和交叉机理等进行了深入的探究引入了动态策略和自适应策略以改善遗传算法的性能提出了各种改进的遗传算法下面介绍几种改进的遗传算法分层遗传算法 分层遗传算法分层遗传

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第 4 章 基于遗传算法的随机优化搜索 第4章 基于遗传算法的随机优化搜索4.1 基本概念4.2 基本遗传算法4.3 遗传算法应用举例4.4 遗传算法的特点与优势 　 　4.1 基本概念 1. 个体与种群 ● 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象 (一般就是问题的

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代智能优化算法—遗传算法华北电力大学输配电技术研究所刘自发2008年2月简 介1995 毕业于东北电力学院获学士学位2000年毕业于东北电力学院获硕士学位2005年毕业于天津大学获博士学位2007年Univeristy of Strathclyde 博士后现代智能优化算法遗传算法禁忌算法蚁群算法粒子群算法细菌算法混沌