第四章__遗传算法1.pptVIP

第四章 遗传算法 4.1 遗传算法简介 4.1.1 遗传算法的产生与发展 4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识 4.1.3 遗传算法的思路与特点 4.1.4 遗传算法的基本操作 4.1.5 遗传算法的应用 4.2 基本遗传算法 4.2.1 简单函数优化的实例 4.2.2 遗传基因型 4.2.3 适应度函数及其尺度变换 4.2.4 遗传操作——选择 4.2.5 遗传操作——交叉/基因重组 4.2.6 遗传操作——变异 4.2.7 算法的设计与实现 4.2.8 模式定理 4.3 遗传算法的改进 4.3.1 CHC算法 4.3.2 自适应遗传算法 4.3.3 基于小生境技术的遗传算法 4.4 遗传算法的应用 4.4.1 解决带约束的函数优化问题 4.4.2 解决多目标优化问题 4.4.3 解决组合优化问题 4.4.4 遗传算法在过程建模中的应用 4.4.5 遗传算法在模式识别中的应用 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 4.1 遗传算法简介 再见！ 智能优化计算 简单实例 变异 4.1.4 遗传算法的基本操作 0001100000 1110010110 1100000001 1001110100 1010101010 1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 0001010011 0001 1110 100000 010110 111 100 0010110 1011011 110000 100101 0100 0001 1001110100 1100000001 1010101 0001010 010 011 0001100000 1110010110 1100000001 1001110100 1010101010 1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 0001010011 0001 1110 100000 010110 111 100 0010110 1011011 110000 100111 0100 0001 1001110100 1100000001 1010101 0001010 010 011 智能优化计算 简单实例 至下一代，适应度计算→选择→交叉→变异，直至满足终止条件。 4.1.4 遗传算法的基本操作 智能优化计算 函数优化 是遗传算法的经典应用领域; 组合优化 实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效; 自动控制 如基于遗传算法的模糊控制器优化设计、基于遗传算法的参数辨识、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设计和权值学习等; 4.1.5 遗传算法的应用 智能优化计算 机器人智能控制 遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹规划、机器人逆运动学求解、细胞机器人的结构优化和行动协调等; 组合图像处理和模式识别 目前已在图像恢复、图像边缘持征提取、几何形状识别等方面得到了应用; 4.1.5 遗传算法的应用 智能优化计算 人工生命 基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现象的重要理论基础，遗传算法已在其进化模型、学习模型、行为模型等方面显示了初步的应用能力； 遗传程序设计 Koza发展了遗传程