遗传算法多极值函数优化及其在MUSIC算法中的应用

本文就遗传算法解决多极值函数优化问题的方法进行了分析总结，提出了一种基于多生境排挤机制的改进算法，并将其应用到ＭＵＳＩＣ谱的谱峰搜索过程中。实验证明，改进后的方法较原算法计算效率更高，能够在一次搜索过程中同时确定目标函数多个极值点的位置。对于ＭＵＳＩＣ谱谱峰搜索问题，计算量较等步长遍历搜索节省在两个数量级以上．

共享遗传算法的搜索精度

共享机制赋予了遗传算法在一次搜索过程确定目标函数多个极值点的能力。本文着重研究共享遗传算法的搜索精度问题。通过对共享遗传算法建立概率模型 ,本文得到了共享遗传算法搜索精度不一定会随群体的不断进化而任意减小的结论。对于只进化有限代数的算法 ,本文分析了一类常用共享函数中算法参数和目标函数形状对算法搜索精度的影响 。