离散变量结构优化的组合形遗传算法

针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟收敛、振荡、随机性太大和收敛速度缓慢等缺点,使用格雷码编码,对遗传算法运用海明距离控制种群的个体差异;并把组合形算法作为组合形算子嵌入到遗传算法中,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例结果表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和斐波那契遗传算法,既发挥了局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法。