一種結(jié)合混沌搜索的自適應(yīng)遺傳算法的中期報告摘要：自適應(yīng)遺傳算法（AGA）以其自適應(yīng)性和全球搜索性在許多優(yōu)化問題中得到廣泛應(yīng)用。然而，在遺傳算法中，由于不適當?shù)倪x擇算子可能導(dǎo)致早熟和低收斂性，因此可能導(dǎo)致搜索的局限性。為了克服這些問題，本文提出了一種通過結(jié)合混沌搜索來增強自適應(yīng)遺傳算法的性能的方法。本文的貢獻如下：首先，我們介紹了混沌搜索算法，并描述了其在優(yōu)化問題中的應(yīng)用。其次，我們設(shè)計了一種混沌遺傳算法，通過結(jié)合混沌搜索來增強遺傳算法的全局搜索性和局部搜索性。最后，我們介紹了一個作為應(yīng)用案例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題，并測試了所提出的算法，并將其與標準AGA的性能進行了比較。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面均優(yōu)于標準AGA。此外，性能評價指標表明，所提出的算法的收斂速度更快且更穩(wěn)定。關(guān)鍵詞：自適應(yīng)遺傳算法；混沌搜索；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；性能評價指標1.引言隨著現(xiàn)代計算機技術(shù)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，優(yōu)化問題的解決越來越受到研究者們的關(guān)注。在優(yōu)化問題中，自適應(yīng)遺傳算法（AGA）已被廣泛應(yīng)用于解決此類問題。AGA是一種基于自然選擇和進化論思想的優(yōu)化算法。然而，遺傳算法可能會陷入局部最優(yōu)解，并且選擇算子可能導(dǎo)致早熟和低收斂性。為此，一些研究人員提出了將其他優(yōu)化算法與遺傳算法相結(jié)合的方法。在這個領(lǐng)域，混沌搜索算法是一個流行的算法，它具有高效性和全局搜索性。本文的貢獻是提出了一種混沌遺傳算法，通過結(jié)合混沌搜索來增強自適應(yīng)遺傳算法的性能。我們將所提出的算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并與標準AGA進行比較。結(jié)果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面均優(yōu)于標準AGA。2.混沌搜索算法混沌搜索是基于混沌現(xiàn)象的一種全局優(yōu)化算法?；煦绗F(xiàn)象是一種系統(tǒng)性和隨機性相結(jié)合的現(xiàn)象，可以用來模擬搜索過程的全局性和隨機性。在混沌搜索算法中，混沌映射被用來計算新的搜索方向，并且粒子群算法的思想被應(yīng)用于位置更新方法中。3.混沌遺傳算法混沌遺傳算法是一種集成了遺傳算法和混沌搜索的算法。遺傳算法被用來反映進化過程，而混沌搜索被用來計算新的搜索方向。此外，我們還使用了不同的選擇算子來避免早熟和低收斂性的情況發(fā)生。算法的流程如下：初始化群體參數(shù);混沌搜索算法計算新的搜索方向;應(yīng)用分別的交叉和變異算子選擇一個個體;更新種群;重復(fù)步驟2-4，直到達到停止準則。4.實驗分析本文選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題作為應(yīng)用例子，我們將第一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重作為待求解參數(shù)。對于此問題，使用了標準的BP算法來進行比較。實驗結(jié)果表明，所提出的算法在全局搜索和局部搜索方面比標準AGA和BP更為優(yōu)越。此外，我們使用了幾個性能評價指標來比較算法。結(jié)果表明，所提出的算法具有更快的收斂速度和更穩(wěn)定的收斂行為。5.結(jié)論和未來工作本文提出了一種結(jié)合混沌搜索的自適應(yīng)遺傳算法，通過結(jié)合混沌搜索來增強自適應(yīng)遺傳算法的全局搜索性和局部搜索