遗传算法完整版本.pptVIP

nifjfhg第4章遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)了解遗传算法的研究背景，熟练掌握遗传算法的思想来源和设计流程，掌握遗传算法的参数设计和影响作用，并能理解遗传算法的改进和实际应用。自然选择和优胜劣汰的进化规律。遗传信息的重组遗传算法简介遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化有哪些信誉好的足球投注网站算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种重要的形式。遗传算法与传统数学模型截然不同，它为那些难以找到传统数学模型的难题找出了一个解决方法。同时，遗传算法借鉴了生物科学中的某些知识，从而体现了人工智能这一交叉学科的特点。霍兰德(Holland)于1975年在他的著作“AdaptationinNaturalandArtificialSystems中首次提出遗传算法。遗传算法简介遗传算法研究内容遗传算法研究内容遗传算法原理遗传算法通过模拟自然界中生物的遗传进化过程，对优化问题的最优解进行有哪些信誉好的足球投注网站。算法维护一个代表问题潜在解的群体，通过对群体的进化，有哪些信誉好的足球投注网站问题的最优解，算法中引入了类似自然进化过程中的选择、交叉、变异等算子。遗传算法有哪些信誉好的足球投注网站全局最优解的过程是一个不断迭代的过程(每一次迭代相当于生物进化中的一次循环)，直到满足算法的终止条件为止。遗传算法原理在遗传算法中，问题的每个有效解被称为一个“染色体(chromosome)”，也称为“串”，对应于群体中的每个生物个体(individual）。染色体的具体形式是一个使用特定编码方式生成的编码串，编码串中的每一个编码单元称为基因(gene)遗传算法通过比较适应值(fitnessvalue)区分染色体的优劣，适应值越大的染色体越优秀。评估函数(evaluationfunction)用来计算并确定染色体对应的适应值。遗传算法原理选择算子(selection)按照一定的规则对群体的染色体进行选择，得到父代种群。一般情况下，越优秀的染色体被选中的次数越多。交叉算子(crossover)作用于每两个成功交配的父代染色体，染色体交换各自的部分基因，产生两个子代染色体。子代染色体取代父代染色体进入新种群，而没有交配的染色体则直接进入新种群。变异算子(mutation)使新种群进行小概率的变异。染色体发生变异的基因改变数值，得到新的染色体。经过变异的新种群替代原有群体进入下一次进化。遗传算法原理遗传算法原理遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。再对这个新种群进行下一轮进化。这就是遗传算法的基本原理。遗传算法原理遗传算法原理遗传算法原理遗传算法原理遗传算法的流程遗传算法的流程1.染色体的编码许多应用问题的结构很复杂，我们希望找到一种既简单又不影响算法性能的编码方式。将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫做编码；相反的，将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫做解码或译码。关于确定遗传算法染色体编码方式的两条指导原则：有意义积木块编码原则和最小字符集编码原则，倡导算法使用的编码方案应易于产生低阶且定义长度较短的模式，在能够自然描述所求问题的前提下使用最小编码字符集遗传算法的流程1.二进制编码方法假设[Umin，Umax]为[0,63]，采用6位二进制符号串进行编码，则某个二进制符号串010101代表了数值21L位二进制编码的精度为:二进制编码的最大缺点是长度较大，当要求采用较高的精度或表示较大范围的数时，必须通过增加L来达到要求。浮点数编码方法中，每个染色体用某一范围内的一个浮点数来表示，染色体的编码长度等于问题定义的解的变量个数，染色体的每一个基因等于解的每一维变量。待求解问题的一个有效解为则该解对应的染色体编码为因为这种编码方法使用的是变量的真实值，所以浮点数编码方法也叫做真值编码方法。对于一些多维、高精度要求的连续函数优化问题，用浮点数编码来表示个体时将会有一