（应用化学专业论文）大气中有毒有机物FTIR光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究.pdf

中文摘要博士论文 摘要、。 本文主要对大气中有毒有机物傅里叶变换红外光谱的解析和室内扩散模型的建 立进行了研究。在红外光谱解析方面，着重讨论了如何使用遗传算法对高度混叠的、 难识别的谱图进行定量解析，对未知体系的定量识别，以及计算机联机谱图检索等 方面的应用；利用小波的信号多尺度边缘特征提取，采用墨西哥帽函数小波对所获 取的遥感傅里叶变换红外光谱信号进行连续小波变换，从而达到识别_ 年b 定量解析遥 感光谱的目的。在室内扩散模型的建立方面，选择了高斯模型作为本实验研究的理 论基础。通过实验，研究了四种纯物质和一种混合物在室内空气中积分浓度随时间 衰减的关系，获得数学模型。在高斯模型的基础上，进步推导出高度、距离、时 间与空间某一点浓度关系的三维模型，并与实测值进行了比较。 1 遗传算法 在化学计量学中，谱图识别特别是难以用常规方法识别的严重混叠谱图的解 析，已成为广大化学工作者研究工作的重点。随着计算机容量增加和计算速度的大 幅度韵提高，遗传算法的研究开始蓬勃发展。由于该算法的整体搜索策略和优化计 算时不依赖于梯度信息，所以它的应用范围极其广泛，尤其适合处理传统方法难以 解决的高度复杂的非线性闯题。遗传算法模拟了自然界生物优胜劣汰的进化过程， 并逐渐逼近最优解。该法的实施包含了5 个基本要素，即参数编码初始群体的设 定，适应度函数的设计，+ 遗传操作设计和收敛的设定。本文着重讨论了如何将遗传 算法应用于复杂的f r l 光谱谱图解析。文中包括对交叉概率的确定、变异率的确 定、自适应变异步长技术的应用、适应度尺度的确定、收敛条件的讨论等方面的研 究工作；以及对高度混叠的、难识别的傅里叶变换红外谱图的定量解析；对未知体 系的识别；计算机联机谱图检索等方面的应用。 研究结果表明，遗传算法能够成功地用于f t i r 混叠光谱定量解析。其优点如 下；不需要确切的解集空间；具有全球搜索特性；结果的相对误差小且精确；有着 良好的非线性性。遗传算法也是有关谱图的谱库检索的个很好的工具。具有过程 简单，结果比较准确的特点，很适合低浓度，蜂形不明显的谱图检索。 此外，遗传算法在标准谱图数据库的帮助下，能够成功地定性和定量识别未知 f t i r 光谱体系。与a n n 和p l s 相比，减少了对数据的预处理的工作量。特别是对于 难于用常规方法解析的谱图，使用遗传算法可以获得很好的效果。该算法过程简单， 只需合理设置与求解问题有关的目标函数，经过交叉、变异等遗传算子操作，就可 博士论文 大气中有毒有机物f t i r 光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究 得到比较精确的结果。 2 小波变换 对于一个遥感f t i r 光谱仪，有时受到周围气象因素和背景变化的影响，实时 监测所得到的谱图往往难以辨认。如何从复杂的谱图中提取有用信号，便是个值得 探讨的问题。本文就是利用小波的信号的多尺度边缘特征提取，对遥感f t i r 光谱数 据进行小波分解，提取有用信息，并将其应用于遥感f t i r 光谱图的定性和定量解析， 从而达到识别和解析光谱的目的。此外，还研究了f t i r 谱图的基线漂移与小波变换 的关系。 研究结果表明，小波分析能够在一定程度上对f t i r 光谱图进行信号的特征提 取，特别是对于纯谱图的信号或是信号比较突出的谱图定位准确。而且，在分解过 程中，能够对谱图中的噪声进行定程度的滤除，突出有用信号。 此外，可以通过对标准谱图的小波分解的研究，获得小波分解系数与相应物质 浓度之闻的关系，从而进行谱图的定量解析工作；可以通过某物质的不同特征吸收 峰处的浓度预测值之间的误差，来判断该物质是否含有未知组分或干扰。同时，标 准谱图的小波变换信息也可用于对遥感f t t r 谱图的解析。小波变换技术的另外个 优点是，对于基线漂移韵谱图，它的小波变换系数与修正基线后的谱图致。这样， 对于基线漂移的谱图，其光谱数据无需处理，可直接进行小波变换。 3 。室内扩散模型建立 近年来，除了对大范围的环境大气质量变化得到广泛的研究以外，对室内空气 质量研究也开始活跃。主要是因为人类在室内的活动时间较长，室内大气污染对人 类健康关系密切。建筑物内部的表面性质，装饰装修材料所教发的各釉有机物质， 个人爱好、行为以及文化修养等将对室内空气质量产生很大的影响。 由于不同有机物质其性质的不同，在室内扩散的情形也是子差万别。因此，到 目前为止，还没有适合于一切情况的统的模式。鉴于现在的研究状况，本文采用 了由实践到理论的研究方法。研究了单组分物质在不同源高下，在室内空气中一 定测定距离的积分浓度随时间衰减的关系，建立了褶应的数学模型。在上述模型基 础上，以高斯模型为理论基础，进一步推导了几种物质在室内比较理想条件下的逸 散的三维模型，通过模型预测出任意时问，任意一点的某物质在空气中的浓度。检 测的结果显示，这几种物质中，预测最大相对误差为4 6 3 ，最小为3 5 。 另外，从所得到的结果来看，有机物质在室内的扩散还是有一定规律可寻的。 如点源释放某物质时，可根据到达最大积分浓度及其所需的时间，预测出后半段时 刻的时间与浓度的关系。当源不再释放物质时，有机物在空气中的逸散基本符合指 中文摘要博士论文 数衰减规律，只是不同的物质由于其本身的性质不同，以及处于不同的实验条件， 系数有所不同。 至于三维模型，能够直观地反映空气中有机物质在不同点的浓度的变化。虽然 模型预测与实测值有一定的误差，但研究结果证实，建模的思路是正确的，只是需 要进一步完善模犁，傅樱犁具有白话麻译 关键词：傅里叶变换，遗传算法，小波，模型，扩散，多组分分析，遥感，识别 i v 博士论文大气中有毒有机物h 承光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究 a b s t r a c t t h ep a p e rm a i n l yf o c u s e so nt h ea n a l y s i so ff t i rs p e c t r ao ft o x i co r g a n i c s u b s t a n c ei nt h ea t m o s p h e r ea n dt h ee s t a b l i s h m e n to fd i f f u s i o nm o d e l si nt h e i n d o o ra i r g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) i su s e dt oq u a n t i t a t i v e l ya n a l y z e s t r o n g l yo v e r l a p p e da n du n d i s t i n g u i s h a b l es p e c t r a i t i sa l s ou s e dt os e a r c h p u r es p e c t r ai ns p e c t r ad a t a b a s eb yc o m p u t e r w a v e l e tt r a n s f o r m ( w t ) t e c h n o l o g yo fm u l t i r e s o l u t i o nf e a t u r ee x t r a c t i o ni ss t u d i e dt oi d e n t i f ya n d q u a n t i t a t i v e l ya n a l y z er e m o t es e n s i n gf t i rs p e c t r ab ym e x i c a nh a tf u n c t i o n t h es i g n a lisp e r f o r m e db yc o n t i n u o u sw a v e l e tt r a n s f o r m ( c w t ) g a u s s i a n m o d e li ss e l e c t e da sab a s i conet oe s t a b l i s hd i f f u s i o nm o d e l si nt h ei n d o o r a i r t h ea t t e n u a t i o nr e l a t i o n s h i p sb e t w e e ni n t e g r a lc o n c e n t r a t i o n sa n dt i m e o ff o u rp u r es u b j e c t sa n donem i x t u r ea r es t u d i e da n dm o d e l e db ym a t h e m a t i c s t h r e e d i m e n s i o n a lm o d e ls ，w h i c hc o n t a i nh e i g h t ，d i s t a n c e ，t i m ea n d c o n c e n t r a t i o no fac e r t a i ns p a c ep o i n t ，a r ee d u c e d ：t h ep r e d i c t e dv a l u e s o b t a i n e df r o mt h r e e - d i m e n s i o n a lm o d e l sa r ea l s oc o m p a r e dw i t ht h er e a lv a l u e s 1 g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) h o wt oi d e n t i f ys t r o n g l yo v e r l a p p e ds p e c t r ah a sb e e nak e y s t o n ei nt h e c h e m o m e t r i c s w i t ht h er a p i di n c r e a s eo ft h ec o m p u t e rc a p a b i1i t ya n d c a l c u l a t i n gs p e e d ，t h er e s e a r c ho ng ae n t e r si n t oan e wc o u r s eo fd e v e l o p m e n t i ti sw i d e l yu s e di nm a n yf i e l d sb e c a u s ei td o e s n t d e p e n do ng r a d si n f o r m a t i o n e s p e c i a l l y ，i tc a nd e a lw i t hv e r yc o m p l i c a t e dn o n l i n e a rp r o b l e m ，w h i c hd a n n o tb e e ns o l v e db yt r a d i t i o n a lm e t h o d g as i m u l a t e st h ee v o l u t i o np r o c e s s o f t h es u p e r i o rw i n n i n ga n d t h e b a db e i n ge li m i n a t e d ”i nn a t u r ea n da p p r o a c h e s ； t h ee x c e l l e n tr e s u l t sg r a d u a l l y f i v eb a s i cf a c t o r s ，i e p a r a m e t e rc o d i n g ， d e t e r m i n a t i o no fi n i t i a lp o p u l a t i o n , d e s i g no ff i t n e s sf u n c t i o n ，d e s i g no f h e r e d i t yo p e r a t i o na n dt h ed e t e r m i n a t i o no fc o n v e r g e n c e ，a r ei n c l u d e di ng a a p p li c a t i o no fg ai nt h ea n a l y s i so ff t i rs p e c t r ai sm a i n l yd i s c u s s e di nt h e p a p e r t h ed e t e r m i n a t i o no ft h ep r o b a b i l i t yo fc r o s s o v e r ，p r o b a b i l i t yo f m u t a t i o n ，a p p li c a t i o no fa d a p t i v em u t a t i o n , d e t e r m i n a t i o no ff i t n e s ss c a l e ， d i s c u s s i o no fc o n v e r g e n tc o n d i t i o n ，q u a n t i t a t i v ea n a l y s i so fm i x e da n d u n d i s t i n g u i s h a b l ef t i rs p e c t r a ，i d e n t i f i c a t i o no fu n k n o w ns y s t e ma n ds p e c t r a v a b s t r a c t博士论文 s e a r c ho nli n ea r es t u d i e d t h er e s u l t si n d i c a t et h a tg ac a n q u a n t i f i c a t i o n a l l ya n a l y z ef t i r o v e r l a p p e ds p e c t r as u c c e s s f u l l y i th a ss e v e r a lv i r t u e s ，s u c ha ss t o c h a s t i c s o l u t i o ns p a c e ：it sf u n c t i o no fg l o b a ls e a r c h ：s m a l1r e l a t i v ee r r o r sa n d w e l1 n o n 一1i n e a rc h a r a c t e r i s t i c ，g ai sa l s ou s e da sag o o dt o o lt os e a r c hs p e c t r m t h es e a r c hp r o c e s si ss i m p l ea n dt h er e s u l t sa r ee x a c t i ti ss u i t a b l ef o r s p e c t r as e a r c h ，w h i c hh a v el o wc o n c e r t t r a t i o n sa n du n s h a r pa b s o r p t i o np e a k s m o r e o v e r ，g ac a ni d e n t i f yq u a n t i f i c a t i o n a l l yu n k a o w nf t i rs p e c t r aw i t h t h eh e l po fs t a n d a r ds p e c t r ad a t a b a s e c o m p a r e dw i t ha n na n dp l s ，i tn e e d n t p r e t r e a ts p e c t r ad a t aa n dc a no b t a i nag o o de f f e c tf o rs o m es p e c t r a ，w h i c h c a nn o tb ea n a l y z e db yn o r m a lm e t h o d s i t sc a l c u l a t i n g p r o c e s si sa l s os i m p l e ； t h ea c c u r a t er e s u l t sc a nb eo b t a i n e dw h e nt h eo b j e c t i v ef u n c t i o ni ss e tu p r a t i o n a l l ya n dt h ed a t aa r ep r o p e r l yp e r f o r m e db yc r o s s o v e ra n dm u t a t i o n o p e r a t o r 2 w a v e l e tt r a n s f o r m ( 耵) t h es p e c t r ao b t a i n e df r o mr e a l t i m ed e t e c t i o ni nr e m o t es e n s i n gf t i r s p e c t r o m e t e rs o m e t i m e sc a nn o tb ei d e n t i f i e db e c a u s eo ft h ei n f l u e n c eo ft h e w e a t h e rf a c t o r sa n dt h ec h a n g eo fb a c k g r o u n d h o wt oe x t r u c tu s e f u l i n f o r m a t i o nf r o mt h ec o m p l i c a t e ds p e c t r ai sa na t t r a c t i v ep r o b l e m w t t e c h n i q u ei sa p p l i e dh e r et od e c o m p o s ef t i rs p e c t r ad a t a ，e x t r a c tu s e f u l i n f o r m a t i o na n da n a l y z ef t i rs p e c t r aq u a n t i 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a tt h ei d e a so fm o d e l i n ga r ec o r r e c t f l o wt op e r f e c tm o d e l sa n dm a k e t h e ma d a p t i v ei st h ep r i n c i p a lp o i n ti nt h e f u t u r e k e yw o r d s ： f t i rt r a n s f o r m ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，w a v e l e t ，m o d e l ，d i f f u s i o n m u l t i c o m p o n e n ta n a l y s i s ，r e m o t es e n s i n g ，i d e n t i f i c a t i o n v m 博士论文 大气中有毒有机物f t i r 光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究 本论文的创新点 将遗传算法应用于傅里叶变换红外光谱的定量解析。包括在操作过程中对交叉 概率、变异率、适应度尺度的确定、自、适应变异步长技术的应用、收敛条件的讨 论等方面的研究工作；对高度混叠的、难识别的傅里叶变换红外谱图的定量解析； 对未知体系的识别；计算机联机谱图检索等方面应用的研究。研究表明，遗传算 法能够成功地用于f t i r 混叠光谱定量解析，结果的相对误差小且精确，特别是对 于难于用常规方法解析的谱图，使用遗传算法可以获得很好的效果。遗传算法也 是有关谱圈的谱库检索的一个很好的工具，很适合低浓度，蜂形不明显的谱图检 索，具有过程简单，结果比较准确的特点。此外，遗传算法在标准谱图数据库的 帮助下，能够成功地定性和定量识别未知f t i r 光谱体系。只需合理设置与求解问 题有关的目标函数，经过交叉、变异等遗传算子操作，就可得到比较精确的结果。 2 利用小波的信号的多尺度边缘特征提取，对f t i r 光谱数据进行小波分解，提取 有用信息，并将其应用于遥感f t i r 光谱图的定性和定量解析。此外，还研究了f t i r 谱图的基线漂移与小波变换的关系。研究结果表明，小波分析能够在一定程度上 对f t i r 光谱图进行信号的特征提取，特别是对于纯谱图的信号或是信号比较突出 的谱图定位准确；能够对谱圈中的噪声进行一定程度的滤除，突出有用信号。通 过对标准谱图的小波分解的研究，获得了小波分解系数与相应物质浓度之问的关 系，从而能够进行谱图的定量解析工作；根据物质的不f 司特征吸收峰处的浓度预 测值之间的误差，可判断谱图是否含有未知组分或干扰；将标准谱图的小波变换 信息成功地用于对遥感f t i r 谱图的解析；对于基线漂移的谱图，其小波变换系数 与修正基线后的谱图一致。 3 在室内扩散模型的建立方面，研究了单一组分物质在不同源高下，在室内空气 中一定测定距离的积分浓度随时问衰减的关系，建立了相应的数学模型。在上述 模型基础上，以高斯模型为理论基础，进一步推导了几种物质在室内比较理想条 件下逸散的三维模型，通过模型预测出任意时间，任意一点的某物质在空气中的 浓度。当点源释放某物质时，可根据到达最大积分浓度及其所需的时间，预测出 后半段时刻的时间与浓度的关系。当源不再释放物质时，有机物在空气中的逸散 基本符合指数衰减规律。 博士论文大气中有毒有机物v i m 光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究 第一章绪论 1 1 遗传算法 随着科学技术的迅猛发展，生命科学与工程科学的相互交叉、相互渗透和相互 促进己成了科技进步的必然趋势和动办。遗传算法就是由达尔文的物竞天择、优胜 劣汰、适者生存的自然选择和自然遗传的机理，而衍生出的一类随机化的搜索算法。 该算法早在上世纪的6 0 年代初期，由美国m i c h i g a n 大学的h o l l a n d 1 1 提出。其 数学框架于6 0 年代中期形成，并且在1 9 7 5 年h o l l a n d 编写的著作自然与人工系 统中的自适应e 1 中，予以系统的介绍。8 0 年代中期，遗传算法的研究随着人工神 经网络( a n n ) 的发展，计算机容量增加和计算速度的大幅度盼提高，而开始蓬勃发 展。由于该算法的接体搜索策略和优化计算时不依赖于梯度信息，所以它的应用范 围极其广泛，尤其适合处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。也正是由 于这一特点，吸引了很多化学家从事该领域的研究和开发应用。 1 1 1 遗传算法的理论基础 遗传算法是一个以适应度函数为标准，通过对群体中的个体施加遗传操作，实 现群体内个体结构重组优化的迭代处理过程( 2 “。在这一过程中，模拟了自然界生物 优胜劣汰的进化过程，群体中的个体一代一代地得到优化，并逐渐逼近最优解。遗 传算法的实施包含了5 个基本要素，即参数编码，初始群体的设定，适应度函数的 设计，遗传操作设计和收敛的设定。 1 1 1 1 参数编码问题 遗传算法不能直接处理问题空间的参数，而只能把它们转换成遗传空间的由基 因按一定结构组成的染色体或个体，这一转换操作就叫做编码。编码方案有多种， 包括二进制编码、格雷码编码、真值编码、符号编码等。二进制编码是遗传算法中 最常见的一种编码方案，每一个解都用一定长的o t 串表示。其优点是简单、通用， 符合最小字符集编码原则，便于利用模式定理对算法进行理论分析，一般的遗传操 作算子诸如交叉和变异都可以直接使用，而不必专门设计其它复杂的操作算予。但 它的表述不直观，可量测性不强，精度不高。例如，若实数值1 3 改为1 3 3 ，则编 码0 1 1 1 0 0 1 0 实为1 3 3 的近似值。此外，编码时字符串不能太长或太短，太长将导 致遗传算法训练的解空间过大，算法需要花费很长时间才能得到最优解，太短则精 度不高。 格雷码是这样的一种编码方法，其连续的两个整数所对应的编码值之问仅仅只 第一章绪论博士论文 有一个码位是不同的，其余码位完全相同。它与二进制编码相比，其优点是能够提 高遗传算法的局部搜索能力。格雷码和二进制编码之间的转换可参见文献 6 7 真值编码方案的优点是：适合于在遗传算法中表示范闱较大的数，适合于精度 要求较高的遗传算法，便于较大空间的遗传搜索，改善了遗传算法的计算复杂性， 提高了运算效率。便于遗传算法与经典化算法的混合使用，便于处理复杂的决策变 量约束条件。另外，它非常直观，不会出现精度不够的情况。但对于某些问题，可 能需要设计专门的遗传操作算子。 符号编码是指个体染色体编码串中的基因值取自一个无数值含义、而只有代码 含义的符号集，符号集可以是任何一种代码。其主要优点是符合有意义积木块编码 原则，便于在遗传算法中利用所求解问题的专门知识，便于遗传算法与相关近似算 法之间的混合使用。但对于使用符号编码的遗传算法，一般要认真设计交叉、变异 等遗传运算的操作方法，以提高算法的搜索性能。 1 1 1 2 初始群体的设定 群体规模影响遗传优化的最终结果以及遗传算法的执行效率。太小的群体规模 会使优化性能不会太好，且增加了计算时间。大的群体规模则可减少遗传算法陷入 局部最优解的机会，但计算的复杂度可能会增加。一般来说，初始群体的设定可采 用如下的方法： ( 1 ) 根据实际情况，估计解集空问，在此范围内设定初始群体。 ( 2 ) 先随机生成定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体 中，直到初始群体中个体数达到预先确定的规模。 1 1 1 3 适应度两数的设计 遗传算法在进化搜索中，适应度函数的设计是非常重要的。因为在计算过程中， 遗传操作即交叉和变异，没有什么不同，但是不同问题的适应度函数就会导致不同 的结果，并直接影响到遗传算法的性能。根据遗传算法的特点，其适应度函数( 或 者称目标函数) 不受连续可微的约束，且定义域可以为任意集合。 在遗传进化的初期，通常会出现一些超常的个体，极有可能导致未成熟收敛现 象。另外，在进化的中期，虽然群体中个体多样性尚存在，但群体的平均适应度已 接近最佳个体适应度，使得个体问竞争力减弱，有目标的优化过程趋于无目标的随 机漫游过程。对于此问题，往往采用适应度定标技术。目前，定标方式大致有以下 几种： ( 1 ) 线性定标 博士论文大气中有毒有机物f t i r 光谱解析技术及其室内扩散模型建立的研究 式中，系数n 和b 的设定需满足两个条件：一是原适应度平均值，要等于定 标后的适应度平均值。二是定标后适应度函数的最大值，一要等于原适应函数平均 值，所指定的倍数。即 ，一= c 。n - 毛 ( 1 1 2 ) 其中，c 。是为得到所期待的最优群体个体的复制数。 ( 2 ) 口截断 其目的在于更有效地保证定标后的适应度值不出现负值，主要利用了群体 标准方差信息来对适应度进行预处理，相应的表示式如下： ，= ，一一c 计 ( 1 1 3 ) 式中，常数c 要适当选择。 ( 3 ) 幂函数定标 ，= f 式中，幂指数k 与求解问题有关， ( 4 ) 指数定标 ，= e x p ( - b ) ( 1 1 4 ) 而且在运算过程中可按需要修正。 ( 1 1 5 ) 1 1 1 4 遗传操作设计 遗传操作是模拟生物基因遗传的操作，其任务就是对群体的个体按照它们对环 境适应的程度施加一定的操作，从而实现优胜劣汰的进化过程。遗传算法遗传操作 包括以下三个基本算子：选择、交叉、变异。 从群体中选择优秀个体，而淘汰劣等个体的操作叫选择。常用的选择算子有以 下几种； ( 1 )适应度比例法 又称赌轮或蒙特卡罗选择。在该法中，各个个体的选择概率和其适应度值 成比例，其方程式如下： ，” p = 一z ( 1 1 6 ) ，j = i 式中，概率p 反映了个体i 的适应度在整个群体的个体适应读总和中所占的 比例，个体适应度越大，其被选择的概率就越高。它是目前最基本也是最常用的方 法。 ( 2 ) 最佳个体保存方法 该方法的操作过程是：首先，找出当前群体中适应度最高的个体和适应度 最低的个体；其次，比较适应度，如果当前群体中最佳个体的适应度比迄今为止的 最好的个体适应度还要高，则保留此最佳个体。然后，用最好个体替换当前群体中 第一章绪论博士论文 的最差个体。 该策略的实施可保证迄今为止所得到的最优个体不会被交叉、变异等操作 所破坏，是遗传算法收敛性的一个重要保证条件。但是，它也易使某个局部最优个 体不易被淘汰，导致算法的全局搜索能力不强。 ( 3 ) 排序选择方法 该方法的主要思想是对群体中的所有个体按其适应度大小进行排序，基于 排序来分配各个个体被选中的概率。 ( 4 ) 联赛选择方法 该方法的具体操作过程是：从群体中随机选择n 个个体进行适应度的比较， 将适应度最高的个体遗传到下一代群体中。将上述过程重复m 次，就可得到下一代 群体中的m 个个体。 ( 5 ) 排挤方法 上述几种选择方法，对遗传算法的影响各不相同。具体使用时，应根据问题求 解特点选用合适的方法或结合使用，以达到最终目的。 交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。基本 的交叉方法有一点交叉、两点交叉和多点交叉。此外，根据不同的问题又有一些新 的方法如：部分匹配交叉、顺序交叉、循环交叉及基于知识的交叉方法( 如算术交 叉) 。适当的交叉概率的选择会大大提高计算速度。 变异算予的作用是对群体中的个体串的某些基因值作变动，改善遗传算法的局 部搜索能力，使运算过程向最优解方向收敛。目前，变异算子主要包括基本变异算 子、逆算子和自适应变异算子。采用二进制编码技术的遗传算法要求变异率很小， 通常在0 0 0 1 0 0