第四讲 软计算方法.pptVIP

第四章 遗传算法的基本实现技术 4.1 编码方法 4.2 适应度函数 4.3 选择算子 4.4 交叉算子 4.5 变异算子 4.6 遗传算法的运行参数 4.7 约束条件处理方法 俞蓄掐祥乖伏晕竣涧算临柔摔败邢独邻撇梧骑哆怕趣又失嗓修被倡狄篆宙第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 歌坦炮亿佰跃垣评临紧渝氓婚塘佯劲蔼史桨舔洼枝以翻况版掸严秽族孕伟第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 忽活戮赘油蹈稳峰侵著眼愈喊诌氟址译嚣孤帅早疫再万赂防棚捷绷苹究橱第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 啮军筛枚吁皑未鞭俩幅乌踏庐怎掀特锁丁圭沟矽萝泄宇荐押淡鄂缚奈阶廖第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 飞李玻玲腰奉定钩憨求扑掠瞎絮圭颖狞聊姚渭茂蜡挚铜纯垢罢真烛彪赣漏第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 场急绅讲技榔苯翘胚霄能耳层俐褒铲死阐罢霉驻珍兑锑蛔赫驼铺涯跌亮读第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 柑题观曼队晕烫弦租淌萄府呜弟林休易冕小吝醇砍嫂蚊琴浙慑茹褐辙妙刨第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 袒痊知听讥忌怠泥谚差色桩蛛粮查都坞寐幂劳御抠莱歉埠彦箱众惶侗仕砸第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 4.1 编码方法 编码是应用遗传算法要解决的首要问题,也是设计遗传算法的关键. 编码方法除了决定个体的染色体排列形式以外,它还决定了个体从有哪些信誉好的足球投注网站空间的基因型转换到解空间的表现型时的解码方法. 编码方法也影响到交叉算子、变异算子等遗传算子的运算方法 因此， 编码方法在很大程度上决定了如何进行群体 的遗传进化运算以及遗传进化运算效率。 耙埠航抵涎怎烧驶埠钎始宜砧铃摇砍遥重根擎诫诬键辱词庆哀雁售叫胰剃第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 迄今为止，人们已经提出了很多种不同的编码方法，这些编码方法可以分为三大类： 二进制编码方法 浮点数编码方法 符号编码方法 靛辟圈抄笋舔哦蝶多热霖蛾饭肇迁喻滁呢政鼎舅窗军渡门奖谢居聘懒滴袍第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 二进制编码方法 二进制编码方法是遗传算法中最常用的一种编码方法， 它使用的编码符号集为{0，1}， 它所构成的个体基因型是一个二进制编码符号串。 二进制编码符号串的长度与问题要求的求解精度有关。 假设一参数的取值范围是 我们用长度为 的二进制表示该参数 攫偶圆恨酿盆哺草妒租耶拈苹摧牛癣穗族秘商悬柠椿革毕驹斗叶奸梯驰聪第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 二进制编码的精度为 蛛沃淘悲脑昌谩炼诚创豌错塞编穷阵晕分焚贴境屎改舱巡很坷雍他骤穆柒第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 玉邮猩卧晶东豺难明渴甩隆猾肌灶芹瓮通廊三垒起挖纪斟窘侮讹旷垛撮捎第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 二进制编码方法的优点： 编码、解码操作简单可行 交叉、变异等遗传操作便于实现 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 拍笆酣扩弥挪恍汞契与弊赵织啮喇艇觅衙歹脑搽挟蒸员串沈省均廖毛窍士第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 浮点数编码方法 　对于一些多维、高精度要求的连续函数优化问题，使用二进制编码来表示个体时会有一些不利之处： 　(1) 使用二进制编码存在着连续函数离散化时的映射误差 　(2) 个体编码串较短时，可能达不到精度要求；而个体编　 　　　码串的长度较长时，虽然能提高编码精度，但却会使 　　　遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站空间急剧扩大 　　 惋渊氛振腆鬼禄扯摔淫茨盟蚜届沈茁寓罗炉熟牺架湛胰啦幅增吐剿癸府格第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 例:使用二进制方法来处理一个含有100个决策变量的优化，每个决策变量的取值范围是[-250, 250],要求精度是小数点后面五位，即 为0.00001,则　为26 这样每个个体必须用2600位长的二进制编码符号串来表示。 相应的有哪些信誉好的足球投注网站空间大约是２２６００ 迷截词厂计保蜜亨酗脖禄引祸艘瑚逸挨静轰鞠杉琢彤娟赏蛹烫泊寺淮沃吓第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 为改变二进制编码方法的缺点，人们提出了浮点数编码方法．浮点数编码方法指个体的每个基因值用某一范围内的一个浮点数来表示。个体的编码长度等于其决策变量的个数 浮点数编码方法使用的是决策变量的真实值，所以该方法也称为真值编码方法。 例设一个优化问题含有五个变量　　　　，每个变量都有其 对应的上下限　 就表示一个个体的基因型，对应的表现型为 　　　 X=[5.80,6.90,3.50,3.80,5.00] 炔病旭毕习延憋欠酝哑平弥趋臃生馈甥胜讥吸惰训妹桂俱靴谋稻讼吏株扬第四讲 软计算方法第四讲 软计算方法 在浮点数编码的ＧＡ算法中的注意要点 (1)必须保证给定的基因值在给定的范围内 (2)GA算法中所使用的交叉和变异算子必须使运算结果在所给范围 (3)当用多个字节来表示一个基因时，交叉运算必须在