遗传算法 Liu Lab.pptVIP

基于遗传算法的袋式除尘器监控问题分析 导师：刘丽冰 教授 姓名：路 林 目录 遗传算法概述 几种典型的遗传算法 遗传算法的运行过程及实现 袋式除尘器安全性能分析及控制要求 结合控制要求的优化实例 进化算法 进化计算包括遗传算法(Genetic Algorithms)、遗传规划(Genetic Programming)、进化策略(Evolution Strategies)和进化规划(Evolution Programming)四种典型方法。 进化计算是一种具有鲁棒性的方法，能适应不同的环境不同的问题，而且在大多数情况下都能得到比较满意的有效解。他对问题的整个参数空间给出一种编码方案，而不是直接对问题的具体参数进行处理，不是从某个单一的初始点开始有哪些信誉好的足球投注网站，而是从一组初始点有哪些信誉好的足球投注网站。有哪些信誉好的足球投注网站中用到的是目标函数值的信息，可以不必用到目标函数的导数信息或与具体问题有关的特殊知识。因而进化算法具有广泛的应用性，高度的非线性，易修改性和可并行性。 概述 一 概念 遗传算法(Genetic Algorithm)是一类建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的通用问题求解算法，具有广泛的适应性。 基本思想 使用模拟生物和人类进化的方法求解复杂优化问题，因而也称为模拟进化优化算法。将择优与随机信息交换结合在一起。在每一代中，使用上一代中最好的，即最适应环境的位或片段，形成新的人工生物集。 概述 一 优点 遗传算法对所求解优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，有哪些信誉好的足球投注网站过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束都可处理。 本课题的研究对象是对袋式除尘器的安全性能监控。作为整个袋式除尘器监控过程的一个重要部分，除了要实现并满足控制需求以外，还要有较强的全局性和融合性。遗传算法作为一种智能算法首先可以满足这种控制需求，其次它可以与神经系统等智能方法进行有效的结合，进一步为整个课题的后续研究做好铺垫和准备工作。 概述 一 概述 一 应用领域 进化算法由于通用性和鲁棒性好并且有哪些信誉好的足球投注网站能力强,已经应用于许多领域。目前主要应用领域有: a. 人工智能。继神经网络、专家系统之后，进化算法已经成为处理人工智能问题的第三个有力工具。在机器人控制、博弈对策、自动程序设计中,进化算法发挥了越来越重要的作用。 b. 结构优化设计。应用进化算法可以成功解决电力通信网络结构、楼房框架结构等结构优化问题。其克服了其它方法求解问题的单一性，可以提供优于其它方法的多个候选解供设计规划人员选择，在实际中有很高的应用价值。 c. 复杂系统分析。进化算法在模式识别、图像处理、调度组织等领域的应用，证明了进化算法在复杂系统分析中有很大的潜力，它可以使杂乱无章的事物条理化。 d. 多目标函数的优化。进化算法能很好地解决非线性、多目标和不确定的问题，诸如气候变化、流体阻力等非线性动态问题。 几种典型的遗传算法 自适应遗传算法(AGA) 二 分布式遗传算法(PGA) 退火演化算法(AEA) 基本遗传算法由于存在选择误差较大、在群体规模较小的情况下可能漏选适应度较高的个体等缺陷，由M.Srinivas提出了自适应遗传算法(Adaptive GA)。 Ⅰ 自适应遗传算法 自适应遗传算法可以根据每代个体适应度的改变来自适应地改变杂交、变异概率。在保护最优个体的同时，加快较差个体的淘汰速度。此算法一定程度上的改善了遗传算法的计算性能。 自适应遗传算法的缺点是其以个体为单位改变杂交变异概率，缺乏整体的协作精神，容易困在局部最优解。同时需要对每个个体分别计算杂交变异概率，会影响程序的执行效率，不利于硬件实现。 遗传算法(GA)模拟退火算法(SA)是人工智能中用于解决组合优化问题的经典算法，但是，SA在全局有哪些信誉好的足球投注网站能力方面不足，GA在局部有哪些信誉好的足球投注网站能力方面不足。 退火演化算法(Annealing Evolution Algorithm)综合了SA和GA算法，优势互补，发挥SA局部有哪些信誉好的足球投注网站能力和GA全局有哪些信誉好的足球投注网站能力,克服SA全局有哪些信誉好的足球投注网站能力差及效率不高的问题和GA局部有哪些信誉好的足球投注网站能力差及其早熟现象。 退火演化算法通过变异与选择不断改善解群体，由于在选择中采用Metropolis准则，避免了落入局部最优解，易于向全局极小值快速收敛。因此可以较好的用来求解连续优化问题。 Ⅱ 退火演化算法 遗传算法具有的线性串行结构决定了其非常适合大规模并行处理。基于网络的分布式遗传算法(Parallel GA)目前是国内研究的主要方向。 Ⅲ 分布式遗传算法 分布式遗传算法的典型分类： a. 全局PGA模型 b. 粗粒度PGA模型 c. 细粒度PGA模型 分布式遗传算法是解决TSP问题的求解效率较高的一种算法。 a. 随机产生一定数据的初始染色体，这些 染色体组成一个种群(Population)，种群中染色体的数目称为种群大