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人工智能作业
题目：引入精英主义的遗传算法MATLAB程序实现
姓名：
林俊杰
学号：
130120052
学院：
电气工程与自动化学院
专业：
控制理论与控制工程
年级：
2013级
指导教师：
李玉蓉
2014年1月8日
一、基本遗传算法
遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。基本遗传算法的步骤有：①初始群体的产生②个体编码③适应度汁算④选择运算⑤交叉运算⑥变异运算。
二、引入精英主义的基本遗传算法
精英主义ElitistStrategy是基本遗传算法的一种优化。为了防止进化过程中产生的最优解被交叉和变异所破坏，可以将每一代中的最优解原封不动的复制到下一代中。引入精英主义的遗传算法具有收敛速度快、最优解寻求稳定、有较好的稳定性。可通过引入精英个数的比例来控制整体的收敛速度，个数越多收敛越快，但过多的精英个数可能会造成算法的局部收敛，反而得到不良结果。
三、基本遗传算法程序运行结果与说明
测试程序采用了Rose
brock函数，该函数有两个局部极大点f2048204838977342和
f204820483905926，其中后者为全局最大点。如图1、2、3所示为基本遗传算法在运行
过程中，对最优解的跟踪曲线。可以看出未改进的基本遗传算法最优解跟踪曲线呈现出震荡，不稳
定。甚至在整个寻求过程都无法找到最后的最优解，这样的遗传算法性能根本无法满足工程及应用
要求。如图4所示基本遗传算法在某一代找到了最优解后，该最优解由于在轮盘选择中未被选中，
所以很快的算法失去了该最有解，致使整个求解过程震荡，无结果。
图1
图2
图3
图4
三、引入精英主义的遗传算法程序运行结果与说明
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引入精英主义后，很好的解决了该问题。如图5、6、7、8所示最优解寻求曲线快速的收敛到
最优解，整个曲线平整无波动。具有较好的收敛速度、稳定性。明显克服了基本遗传算法的震荡不
稳定。而且在数次运行过程中找出最优解的概率明显增加，但仍然存在不能求的最优解的情况。出
现不能求解情况是待改进的地方。
图5
图6
图7
图8
四、总r