遗传算法笔记——5
第五章并行遗传其：法
5．1 遗传算法的并行化
标准的遗传算法以个体的集合为运算对象．对个体所进行的各种遗传操作都有一定的相互独立性，所以它具有一种天然的并行结构。另方面，虽然遗传算法对一个个体编码串的搜索意味着它同时搜索了多个个体模式，即对个体结构模式的处形具有并行的含义，但这个并行性足一种隐含的并行性，其运行过程及实现方法在本质上仍是串行的。这种串行的遗传律法在解决—些实际问题时，内于它一般具有较大的群体规模，需要对较多的个体进行大量的遗传和进化操作，持别是要对大量的个体进行适应度汁算或评价，从而使得算法的进化运算过程进展缓慢，难以达到计算速度上的要求，出而遗传算法的并行计算问题就受到了较大的重视。
5．1．1 遗传篡法并行化的目的
遗传算法是模仿自然界生物遗传和进化过程中“物竞天择、地者生存”的原理而开发出的一种多参数、多个体同时优化方法。
如今，遗传算法已经在旅行商问题的求解、生产调度、图形划分、函数优化、机器学习等众多领域中得到了成功的应用，并显示出良好的性能。
开发并行遗传算法的主要目的是为了提高遗传算法的运行速度
5．1．2遗传算法的并行性分析
1．并行性I：个体适应度评价的并行性
个体适应度的评价或计算在遗传算法的运行过程中所占用的远行时间比较长。通过对个体适应度并行计算方法的开发研究，可找到并行评价个体适应度的算法，从而提高个体适应度评价的汁怀效率*：这种并行件的实现可能性及计算效蛮取决于个体适应度凶数的具体表达形式，依赖于各种数值并行算法的研究进展和开发成果。
2．并行性2：整个群体中各个个体适应度评价的并行性
群体中谷个个体的适应度之间无相互依赖关系。这样各个个体适应度的评价或计算过程就叮以相互独立、相互并行地进行，即不同个体的适应皮评价或汁算过程可以在不同的处理机上同对进行。
3．并行性3：子代群体产生过程的并行性
在从父代群体产生下—代群体所需进行的遗传运算中，选择操作只与个体的适应度有关，而交叉操作和变异操作只与参与运算个体的编码有关，这样，产生子代群体的选择、交叉、变异等遗传操作就可相互独立地并行进行。
4．并行性4：基于群体分组的并行性
从总体上来说．遗传算法的操作对象是出多个个体所组成的一个群体。从原理上讲，多个这样的群体应该能共用同—个遗传算法：换种说法，同一个遗传算法应该可以同时处理多组群体，这些多组群体可看做是由一个大的群体划分而成的，若把它们及对它们进行址化处理的遗传贸法分别置于不同的处理机上，肯定能够提高运行效。
5．1．3 并行遗传算法的实现方法分类
标准型并行方法并木改变串行迪传算法的基本特点，它在—个总体的环境个实现进化运算，所以它需要使用一个统一的群体，实现时也需要有一个全局存储器，还需要有一个统一的控制机构来协调群体的遗传进化过径及群体之间的通讯过程。由于群体的遗传进化过程足在这么多需要进行统一和协调的q；境中进行的，这样就需要有一种较好的协调策略，即使是这样，协调起来也比较费时，所以这种实现方法对遗传算法的运行速度提高个大。
分解型并行方法将整个群体分解为几个子群体．各个子群体被分配在不同的处理机上，它们各自串行运行所在处理机上的基本遗传算法，然后在适当的时候，各处理机之间相互交换一些倍息。这种实现方法比较符合生物自然进化的过程，所以理解起来比较自然；它充分
地利用了遗传算法的天然并行结构和群体特性，所以实现起来也K较简单。由干这两个原因．这种实现方法企遗传算法的并行化中得到了广泛的使用，在迄今人们所并发小的并行遗传算法中它占有相当大的比例。在并行遗传算法的这种买现方法，P，根据对生物4；同生存环境和生存特性的模拟，共有二种不同的群体分组方法或模型：踏脚石模型、岛屿模型、邻接模型，相应地就有三种基于不同群体模型的并行遗传算法。
5．1．4 并行遗传算法的硬件支持环境及性能评价
这今用来实现并行遗传算法的并行机种类很多，既可用粗粒度的并行计算机，也可用细粒度的并行计算机；既可以在多指令流、多数据流MIMD机器上实现，也可以在单指令流、多数据流sIMD机器上实现；另外．也可在局域网环境中实现并行遗传算法为了评价并行算法的性能，人们提出了很多不同的评价指标，其中最重要的一个评价标准是加速比。
5．2 实现并行遗传算法的标准型并行方法
5．2．1 标准型并行方法的基本思想
这类方法并不改变简单遗传算法的基本结构待点，即群体中的全部个体都在统一的环境中进化。其基本出发点是从局部的角度开发个体进化的并行性。在应用遗传其法进行优化计算时，各个个体的适应度评价以及染色体的选择、交叉和变异等遗传操作作是可以相互独立进行的。这样．利用具有共享存储器结构的并行机，就可对群体的进化过程进行并行计算以达到提高遗传算法运行速度的目的。这类方法在个体适应度评价的计算量较大的场合是比较有效的，上一节所介绍的前三种并行性都可通过这类方法来实现。
但另一方面．由—于并行机之间通信瓶颈等的限制，选择、交叉、变异等遗传运算所涉及列的具体操作对象若分散在进行操作的各个处理机上要显得方便一些．因为这样可以减少一些通信工作。所以这类基于全局存储器的并行遗传算法在应用上受到一定限制，因为它在有些场合应用效果不太明显。
5．3 实现并行遗传界法的分解型并行方法
5．3．1 分解型并行方法的基本思想
这种方法是将整个群体划分为几个子群体，各个子群体分配在各自的处理机或局域网工作站上独立地进行简单遗传算法的进化操作、在适当的时候各个子群体之间相互交换一些信息。其基本出发点是从全局的角度开发群体进化的并行性。这种方法改变了简单遗传算法的基本特点，即各子群体独立地进行进化，而不是全部群体采用同一机制进化。
构造这种并行遗传算法时，需要考虑下述几个主要问题
第一类问题，子群体划分方式。
第二类问题，信息交换方式。
在并行遗传算法的运行过程中，各处理机之间要相互交换一些信息。信息交换方式或策略通常有下面四个问题组成：
1.参加伯息交换的对象(哪几个处理机之间可以相互交换信息?)
2.交换信息的内容(足随机交换，还是择优交换)
3.交换时间或频率(何时交换)
4.交换信息量(交换几个个体)
5．3．2 分解型并行遗传算法的形式化定义与描述
5．3．3 子群体信息交换模型
实现分解并行遗传算法时所采用的群体模型主要行三种：踏脚石群体模型、岛屿群体模型和邻居群体模型。
5．4 伪并行遗传算法
5．4．1 伪并行遗传算法的基本思想
在遗传算法的应用过程中，一个比较突出的问题是它容易产生早熟现象(Premature)，这将严重地影响遗传算法的应用效果。另—方面，为提高遗传算法运算速度而引入的并行遗传算法，除了能提高运算速度外，也有维持群体多样件的能力，从而有可能抑制早熟现象的发生，但并行遗传算法却一般要运行在并行机或局域网上而对于很多无实时性要求的问题，并不需要如此高档的运行环境，我们在微机上利用并行遗传算法的思想，对简单遗传算法进行改进，开发了一种伪并行遗传算法，使其具有克服早熟现象的能力。
5．4．2 伪并行遗传算法描述
5．4．3 伪并行遗传算法在多螃值函数全局最优化计算个的应用
遗传算法——耐心看完-你就掌握了遗传算法【精品毕业设计】(完整版)
遗传算法入门到掌握 读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。 想了很久，应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢？遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。这一章将告诉读者，我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去(如果它没有过早被冻坏的话)。 问题的提出与解决方案 让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。 已知一元函数： 图2-1 现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。函数图像如图2-1所示。 极大值、最大值、局部最优解、全局最优解
在解决上面提出的问题之前我们有必要先澄清几个以后将常常会碰到的概念：极大值、最大值、局部最优解、全局最优解。学过高中数学的人都知道极大值在一个小邻域里面左边的函数值递增，右边的函数值递减，在图2.1里面的表现就是一个“山峰”。当然，在图上有很多个“山峰”，所以这个函数有很多个极大值。而对于一个函数来说，最大值就是在所有极大值当中，最大的那个。所以极大值具有局部性，而最大值则具有全局性。 因为遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。所以也可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。在这个多维曲面里面也有数不清的“山峰”，而这些最优解所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）如果至今你还不太理解的话，那么你先往下看。本章的示例程序将会非常形象的表现出这个情景。 “袋鼠跳”问题 既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠，我们希望它们不断的向着更高处跳去，直到跳到最高的山峰（尽管袋鼠本身不见得愿意那么做）。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。下面介绍介绍“袋鼠跳”的几种方式。 爬山法、模拟退火和遗传算法 解决寻找最大值问题的几种常见的算法： 1. 爬山法（最速上升爬山法）： 从搜索空间中随机产生邻近的点，从中选择对应解最优的个体，替换原来的个体，不断重复上述过程。因为只对“邻近”的点作比较，所以目光比较“短浅”，常常只能收敛到离开初始位置比较近的局部最优解上面。对于存在很多局部最优点的问题，通过一个简单的迭代找出全局最优解的机会非常渺茫。（在爬山法中，袋鼠最有希望到达最靠近它出发点的山顶，但不能保证该山顶是珠穆朗玛峰，或者是一个非常高的山峰。因为一路上它只顾上坡，没有下坡。） 2. 模拟退火： 这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中，当金属的温度超过它的熔点（Melting Point）时，原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似，原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变
大学英语2笔记教学文案
大学英语2笔记
UNIT 1 小测错误 Exploratory探索 Reversal颠倒 Bold勇敢的 Evolve使逐步发展 Originality新颖、独创性 Feel your pulse把脉 Min素 Vitality Vitamin维他命 The monitor is very vigorous in action Tough-minded意志坚定 Borrowed words Acupressure=shiatsu 指压按摩House slave 房奴 House boy/girl宅男/宅女 Work as a teaching assistance in university在大学里做助教Reposition re→again Reposition 复位术改变……的位置更新 He is somewhat of a teacher他有点教师的味道、风范Expect 期望 expectation 动作 期望的行为或状态 Come up to one’s/meet one’s expectation Fall/short of one’s expectation Beyond one’s expectation Beyond somebody into silence To neglect one’s duties玩忽职守Make investigation into/on something Under investigation在调查之中Sympathetic植物感神经的 Critical moment/stage Financial crisis金融危机 Principal food 主食 Principal校长、委托人 A man full of crafts 手段很多Promoter 赞助者 关于文章的开头Begin 1、with an anecdote 2、with an incident 3、gusting a newspaper headline or sth 4、with a question 5、with an imagined 6、argument between…… 被系在……上be attached to 探索行为exploratory behavior 偶尔 on occasion 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢2
乔布斯,英文,笔记2013.2.5
2013.2.5 When it was finished, Fernandez told Wozniak there was someone at Homestead High he should meet. “His name is Steve. He likes to do pranks like you do, and he’s also into building electronics like you are.” It may have been the most significant meeting in a Silicon Valley garage since Hewlett went into Packard’s thirty-two years earlier. “Steve and I just sat on the sidewalk in front of Bill’s house for the longest time, just sharing stories—mostly about pranks we’d pulled, and also what kind of electronic designs we’d done,” Wozniak recalled. “We had so much in common. Typically, it was really hard for me to explain to people what kind of design stuff I worked on, but Steve got it right away. And I liked him. He was kind of skinny and wiry and full of energy.” Jobs was also impressed. “Woz was the first person I’d met who knew more electronics than I did,” he once said, stretching his own exp ertise. “I liked him right away. I was a little more mature than my years, and he was a little less mature than his, so it evened out. Woz was very bright, but emotionally he was my age.” ?pull [pul] n. 拉,拖,拉绳,影响vi. 拔,拉,拖,扳动vt. 拉,拔 ?packard ['p?k?d] n. 帕卡德(姓氏) ?sidewalk ['said?w?:k] n. 人行道=pavement（英） ?homestead ['h?umsted;'h?um?sted] n. 家园, 田产 ?typically ['tipikli] adv. 代表性地, 作为特色地 ?skinny ['skini] adj. 皮状的(体积小的), 皮包骨头的 ?prank[pr??k] n. 开玩笑, 恶作剧, 戏谑v. 盛装, 装饰, 打扮 ?stretch [stret?]
基于遗传算法的自动排课系统毕业设计
摘要 随着科学技术和社会信息技术的不断提高，计算机科学的日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识，它在人类社会的各个领域发挥着越来越重要的作用，给人们的生活带来了极大的便利，成为推动社会发展的首要技术动力。排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一。解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行，有着十分重要的意义。首先对排课的已有算法作了相关的调查研究，决定采用遗传算法。通过设计实现基于遗传算法的自动排课系统，研究了遗传算法在排课系统中的应用。 关键词：遗传算法、自动排课、Java。
Abstract Along with science technical and community information technical increases continuously, calculator science is gradually mature, its mighty function has behaved deep cognition, and it has entered the human social each realm erupts to flick the more and more important function, bringing our life biggest of convenience. Curriculum arrangement is an important and complicated working in school,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigated and studied the algorithm existed, determine that adoptgenetic algorithm. ThroughDesign Implementation theAuto CourseArrangementManagement System Base onGenetic Algorithm, researched the application of genetic algorithmin theCourseArrangementManagement System. Keywords: Genetic Algorithm Auto Course Arrangement ManagementJava.
中山大学431金融学综合考研资料历年真题答案复习大纲
2013年中山大学岭南学院专业课431金融学综合专硕考研资料 岭南学院431金融学综合资料部分： 一、历年真题答案 1.岭南学院参加全国金融联考2002至2009年真题及解析. 2.考岭院高分考生的考研学习经验总结. 3.2011年中山大学431金融学综合真题 4、2012年中山大学431金融学综合真题 二、40多套名校431金融学综合真题集锦，集合历年金融学综合真题，无论是真题的完整性还是真题的全面性，都是独一无二！优势明显！金融学综合从2011年开始考，题目有限，国家规定了大纲，其他学校自主命题，但是绝大部分才出题都围绕金融学，和公司理财（或者财务），所以重点都差不多，其他学校的题目都是非常经典的题目，所以看其他学校真题，非常适合巩固知识，拔高训练！（好评5星星后马上送） 1【对外经济贸易大学】 2011-2012年 2【东北财经大学】 2011-2012 3【复旦大学】 2011-2012年 4【上海财经大学】 2011-2012年 5【河北大学】 金融学综合2011 2012 6【湖南大学】 金融学综合2011 7【华南理工大学】 金融学综合2011 8【华侨大学】 金融学综合2011 9【吉林大学】 金融学综合2012 10【暨南大学】 金融学综合2011 11【江西财经大学】 金融学综合2011 2012 12【南京财经大学】 金融学综合2011 2012
13【南开大学】 金融学综合2012 2012 14【清华大学】 金融学综合2011 2012 （回忆版） 15【上海财经大学】 金融学综合2012 （回忆版） 16【上海交通大学】 金融学综合2012 （回忆版） 17【深圳大学】 金融学综合2011 2012 18【首都经济贸易大学】 金融学综合2011——2012 19【西南财经大学】 金融学综合2011 20【浙江财经学院】 金融学综合2011 2012 21【浙江工商大学】 金融学综合2011 2012 22【中国人民大学】 金融学综合2011 2012 23【中国人民银行研究生部】 金融学综合2012 24【中南财经政法大学】 金融学综合2011 2012 25【中山大学】 金融学综合2011 26【中央财经大学】 金融学综合2012 27【广东商学院】 金融学综合2012 28【青岛大学】 金融学综合2011—2012 29【兰州大学】 兰州大学2011 三、国际金融精品复习资料 1.中山大学岭南学院国际金融学复习思考题.（是岭院给本科生的复习思考题，各章节都有，有一定参考价值） 2.中大岭南学院金融学本科教学大纲.（反映了岭院金融系上课的主要内容，可以此去把握金融复习知识点） 3.中大岭院本科国际金融学上课课件。（相信如果自主命题的话离不开上课内容的重点）
数学建模遗传算法与优化问题【精品毕业设计】(完整版)
实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变
基于遗传算法的配送路径优化研究开题报告
北京师范大学珠海分校 本科生毕业论文（设计）开题报告
理论和实践的意义及可行性论述 (包括文献综述) 理论和实践的意义：当前，现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产 率后的第三利润源泉。但我国物流企业的运输成本普遍偏高。其中很重要一个 原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。要想降低运输成本，离不开对配送 路线的优化和配送车辆的合理安排。对物流配送车辆行驶路径进行优化，可以降低物流成本，节约运输时间，是提高物流经济效益的有效手段。 可行性论述：配送路径优化问题是典型的优化组合问题，具有很高的计算复杂 性。但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性，在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性，适合于对VPR问 题进行优化求解。标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解，但通过对标准 遗传算法进行改进，完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优 解或可行解。因此，用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。 文献综述： [1]朱剑英?非经典数学方法[M].武昌：华中科技大学出版社，2001 [2]李敏强，寇纪淞，林丹，李书全?遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科 学技术出版社，2002 [3]孙丽丽?物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海：上海海事大学，2007 [4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统 [D].长春：长春理工大学，2007 [5]高运良，基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉：武汉科技大学， 2007 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷，有可能使算法陷入局部最优解。论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合，来有效控制早熟现象的发生。为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。本论文还拟采用佛洛依德 算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。从而减少整 个算法的时间复杂度和空间复杂度。
新概念英语第三册课文翻译及学习笔记：Lesson14
新概念英语第三册课文翻译及学习笔记：Lesson14【课文】 There was a time when the owners of shops and businesses in Chicago had to pay large sums of money to gangsters in return for 'protection.' If the money was not paid promptly, the gangsters would quickly put a man out of business by destroying his shop. Obtaining 'protection money' is not a modern crime. As long ago as the fourteenth century, an Englishman, Sir John Hawkwood, made the remarkable discovery that people would rather pay large sums of money than have their life work destroyed by gangsters. Six hundred years ago, Sir Johan Hawkwood arrived in Italy with a band of soldiers and settled near Florence. He soon made a name for himself and came to be known to the Italians as Giovanni Acuto. Whenever the Italian city-states were at war with each other, Hawkwood used to hire his soldiers to princes who were willing to pay the high price he demanded. In times of peace, when business was bad, Hawkwood and his men would march into a city-state and, after burning down a few farms, would offer to go away if protection money was paid to them. Hawkwood made large sums of money in this way. In spite of this, the Italians regarded him as a sort of hero. When he died at the age of eighty, the Florentines gave him a state funeral and had a pictured painted which was dedicated to the memory of 'the most valiant soldier and most notable leader, Signor Giovanni Haukodue.' 【课文翻译】
介绍遗传算法的发展历程
介绍遗传算法的发展历程 遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20世纪40年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。 早期的研究特点是侧重于对一些复杂操作的研究。最早意识到自然遗传算法可以转化为人工智能算法的是J.H.Hnllaad教授。1965年，Holland教授首次提出了人工智能操作的重要性，并将其应用到自然系统和人工系统中。1967年，Holland教授的学生.J.D.Bagley在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文，从而创立了自适应遗传算法的概念e J.D.Bagley发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式识别。Holistien最早把遗传算法应用于函数优化。20世纪70年代初，Holland 教授提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。模式定理揭示出种群中优良个体(较好的模式)的样本数将以指数级规律增长，因而从理论上保证了遗传算法是一个可以用来寻求最优可行解的优化过程。1975年，Holland教授出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《自然系统和人工系统的自适应性》。同年，K.A.De Song在博士论文《遗传自适应系统的行为分析》‘护结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验，建立了遗传算法的工作框架，为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得
出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。20世纪80年代，Hntland 教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统—分类器系统(Classifier Systems，简称CS)，提出了基于遗传算法的机器学习的新概念，为分类器系统构造出了一个完整的框架。1989年，D.J.Goldberg 出版了专著—《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。该书系统总结了遗传算法的主要研究成果，全面而完整地论述了遗传算法的基本原理及其应用。可以说这本书奠定了现代遗传算法的科学基础，为众多研究和发展遗传算法的学者所瞩目。1991年，L,Davis编辑出版了《遗传算法手册》一书，书中包括了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用样本，为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导作用。1992年，J.R.Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成，提出了遗传规划(Genetic Programming,简称GP)的概念。
遗传算法的基本原理
第二章 遗传算法的基本原理 2.1 遗传算法的基本描述 2.1.1 全局优化问题 全局优化问题的定义：给定非空集合S 作为搜索空间，f ：S —>R 为目标函数，全局优化问题作为任务)(max x f S x ∈给出，即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。 全局最大值（点）的定义：函数值+∞<=)(**x f f 称为一个全局最大值，当且仅当x ? S x ∈，(ρi i b a <，i 12）定义适应度函数f(X)； 3）确定遗传策略，包括群体规模，选择、交叉、变异算子及其概率。 4）生成初始种群P ； 5）计算群体中各个体的适应度值； 6）按照遗传策略，将遗传算子作用于种群，产生下一代种群； 7）迭代终止判定。 遗传算法涉及六大要素：参数编码，初始群体的设定，适应度函数的设计，遗传操作的设计，控制参数的设定，迭代终止条件。
2.1.3 遗传编码 由于GA 计算过程的鲁棒性，它对编码的要求并不苛刻。原则上任何形式的编码都可以，只要存在合适的对其进行操作的遗传算子，使得它满足模式定理和积木块假设。 由于编码形式决定了交叉算子的操作方式，编码问题往往称作编码-交叉问题。 对于给定的优化问题，由GA 个体的表现型集合做组成的空间称为问题（参数）空间，由GA 基因型个体所组成的空间称为GA 编码空间。遗传算子在GA 编码空间中对位串个体进行操作。 定义：由问题空间向GA 编码空间的映射称为编码，而有编码空间向问题空间的映射成为译码。 1）2）3）它们对1） 2） k =1,2,…,K; l =1,2,…,L; K=2L 其中，个体的向量表示为),,,(21kL k k k a a a a =，其字符串形式为kL k k k a a a s 21=，s k 称为个体a k 对应的位串。表示精度为)12/()(--=?L u v x 。 将个体又位串空间转换到问题空间的译码函数],[}1,0{:v u L →Γ的公式定义为： 对于n 维连续函数),,2,1](,[),,,,(),(21n i v u x x x x x x f i i i n =∈=，各维变量的二进制
遗传算法经典MATLAB代码【精品毕业设计】(完整版)
遗传算法经典学习Matlab代码 遗传算法实例: 也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。 对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法 % % 求下列函数的最大值 % % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] % % 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01。 % % 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 % % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------------------------- % 2.1初始化(编码) % initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 2.2 计算目标函数值 % 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: decodebinary.m %产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 % 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2) % decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
(完整版)走遍美国学习笔记精校版
走遍美国学习笔记精校版 Episode1 46 Linden Street 林登大街46号 ACT 1 速读句子： 1 May I take a picture of you and your little boy? 2 It's an album of pictures of the United States 表达方式 0 表示同意，欣然接受：It's fine to take our picture. 1 比thanks更诚挚的感谢：I appreciate your help. It was very nice of you. thanks a lot 2 描述住处的简洁说法：They are in Thessaloniki 3 不得不的另一种表达：I've got to go. 4 失陪的表达：Will you excuse me? 5 那是干嘛的？What's it for? 单词 Hispanic 西班牙的 46 Linden Street 林登大街46号 ACT 2 速读句子： 1 ..... and dinner's at six thirty. 2 lost-and-find office 弱读,d不发音 表达方式 1 原指望：I was expecting him here at five forty-five. 2 现在的另一种说法： at this hour 3 试穿：try it on 4 棒极了：Terrific ！ 5 请问.....：The number, please, of lost-and-found office 单词 officer 警官uptown 住宅区downtown商业区 platform 月台canvas 帆布sweater 毛衣 lost-and-find office失物招领处 提示：of 几乎全部弱读，注意分辨 ACT 3 速读句子： 1 And give her a teaspoon of the medicine after every meal. (超快的，after every meal 全连一块了) 2 Marilyn and Richard called.They'll be here soon, and then we'll eat.注意节奏和连读 3 Well, she'll be here later. She has to work late tonight.注意连读
遗传算法基本理论实例
目录 _ 一、遗产算法的由来 (2) 二、遗传算法的国内外研究现状 (3) 三、遗传算法的特点 (5) 四、遗传算法的流程 (7) 五、遗传算法实例 (12) 六、遗传算法编程 (17) 七、总结 ......... 错误!未定义书签。附录一：运行程序.. (19)
遗传算法基本理论与实例 一、遗产算法的由来 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。20世纪40年代以来，科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学和人工系统的新思想、新方法。很多学者对关于从生物进化和遗传的激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统研究的计算技术——生物进化系统的计算模型，以及模拟进化过程的算法进行了长期的开拓性的探索和研究。John H.Holland教授及其学生首先提出的遗传算法就是一个重要的发展方向。 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学说。按照达尔文的进化论，地球上的每一物种从诞生开始就进入了漫长的进化历程。生物种群从低级、简单的类型逐渐发展成为高级复杂的类型。各种生物要生存下去及必须进行生存斗争，包括同一种群内部的斗争、不同种群之间的斗争，以及生物与自然界无机环境之间的斗争。具有较强生存能力的生物个体容易存活下来，并有较多的机会产生后代；具有较低生存能力的个体则被淘汰，或者产生后代的机会越来越少。，直至消亡。达尔文把这一过程和现象叫做“自然选择，适者生存”。按照孟德尔和摩根的遗传学理论，遗传物质是作为一种指令密码封装在每个细胞中，并以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样，通过基因杂交和突变可以产生对环境适应性强的后代。经过优胜劣汰的自然选择，适应度值高的基因结构就得以保存下来，从而逐渐形成了经典的遗传学染色体理论，揭示了遗传和变异的
基于遗传算法的PID参数优化毕业设计(论文)
本科生毕业设计(论文) 论文题目：基于遗传算法的PID参数优化
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
遗传算法基本理论与方法
摘要：基本遗传算法的操作是以个体为对象，只使用选择、交叉和变异遗传算子，遗传进化操作过程的简单框架。模式定理和积木块假设是解释遗传算法有效性的理论基础，理论分析与实际应用都表明基本的遗传算法不能处处收敛于全局最优解，因此基本遗传算法有待进一步改进。 关键词：遗传算法；遗传算法的改进 1.标准遗传算法 基本遗传算法包括选择、交叉和变异这些基本遗传算子。其数学模型可表示为： sag=（c，e，p0，n，φ，г，ψ，t） 其中c为个体的编码方法；e为个体适应度评价函数；p0为初始种群；n为种群大小；φ为选择算子；г为交叉算子；ψ为变异算子；t为遗传运算终止条件； 2 遗传算法基本方法及其改进 2.1编码方式 编码方式决定了个体的染色体排列形式，其好坏直接影响遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子的运算，也决定了解码方式。 二进制编码 二进制编码使用的字符号{0，1}作为编码符号，即用一个{0，1}所组成的二进制符号串构成的个体基因型。二进制编码方法应用于遗传算法中有如下优点： 1）遗传算法中的遗传操作如交叉、变异很容易实现，且容易用生物遗传理论来解释； 2）算法可处理的模式多，增强了全局搜索能力； 3）便于编码、解码操作； 4）符合最小字符集编码原则； 5）并行处理能力较强。 二进制编码在存着连续函数离散化的映射误差，不能直接反应出所求问题的本身结构特征，不便于开发专门针对某类问题的遗传运算算子。 2.2初始种群的设定 基本遗传算法是按随机方法在可能解空间内产生一个一定规模的初始群体，然后从这个初始群体开始遗传操作，搜索最优解。初始种群的设定一般服从下列准则：1）根据优化问题，把握最优解所占空间在整个问题空间的分布范围，然后，在此分布范围内设定合适的初始群体。 2）先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加入到初始群体中。该过程不断迭代，直到初始群体中个体数目达到了预先确定的种群大小。 2.3选择算子的分析 选择算子的作用是选择优良基因参与遗传运算，目的是防止有用的遗传信息丢失，从而提高全局收敛效率。常用的遗传算子： （1）轮盘赌选择机制 轮盘赌选择也称适应度比例选择，是遗传算法中最基本的选择机制，每个个体被选择进入下一代的概率为这个个体的适应度值占全部个体适应度值之和的比例。但是轮盘赌选择机制选择误差较大，不是所有高适应度值的个体都能被选中，适应度值较低但具有优良基因模式的个体被选择的概率也很低，这样就会导致早熟现象的产生。 （2）最优保存选择机制 最优保存选择机制的基本思想是直接把群体中适应度最高的个体复制到下一代，而不进行配对交叉等遗传操作。具体步骤如下： 1）找出当前群体中适应度值最高和最低的个体的集合；
走遍美国文本及笔记3-3
ACT 3-1 “你很幸运有关心你的家人你很幸运有关心你的家人你很幸运有关心你的家人你很幸运有关心你的家人。。。。” 【【【【故事梗概故事梗概故事梗概故事梗概】】】】 火车到达了纽约市。Eisa和祖父Malcolm互相告别。 [On the Amtrak train later that day. The train is arriving in New York City.] Voice: Ladies and gentlemen, Amtrak is happy to announce our arrival in New York City. The train will be stopping in five minutes. Please check to be sure you have your belongings. And have a good stay in the Big Apple. Thank you. Eisa: Well, here we are. It was so nice meeting you, Mr. Stewart. Grandpa: And nice meeting you, too, Mrs. Tobin. Please look us up. We're in the phone book. Dr. Philip Stewart, in Riverdale. Eisa: Your son? Grandpa: That's right. And have a good time in New York. Eisa: And don't be so independent. You're very lucky to have a caring family. 【【【【语言点精讲语言点精讲语言点精讲语言点精讲】】】】 1. Amtrak Amtrak是火车公司的名字，一般译为“美国火车公司”。是由三个词组合而成的：American, travel和track。 2. And have a good stay in the Big Apple. 祝你在纽约过得愉快。Have a good stay in...用于祝对方来访愉快。the Big Apple，纽约市的别称。 3. Please look us up. look (us) up相当于"call or visit (us)"，即“与（我们）联系，到（我们）家里来玩”。这个短语用来邀对方来访。 4. We're in the phone book. 你可以在电话簿中找到我们（家的地址和电话号码）。美国的电话簿上不只有姓名和电话号码，还列有住址。 5. And don't be so independent. You're very lucky to have a caring family. 还有，别太不依赖别人了。你很幸运有关心你的家人。这是Eisa的临别赠言。短暂的旅途交谈使Eisa洞察了Malcolm的心境，她临别的赠言既率直又温情。independent 独立的，不依赖的，有主见的。这是美国人非常重视的一种品质。family 既是家庭，又是家里人。在从父母的角度说时，family常指子女，如：They have a big family. （他们子女多。） ACT 3-2 “这照片使我想起了过去的岁月这照片使我想起了过去的岁月这照片使我想起了过去的岁月这照片使我想起了过去的岁月。。。。” 【【【【故事梗概故事梗概故事梗概故事梗概】】】】 在Stewart家的客厅里，一家人在和祖父Malcolm交谈。在家中Malcolm受到了儿孙两代人的热烈欢迎，惟一的遗憾是没有见到酷似故去的祖母的孙女Susan. Robbie: When can we go fishing? Grandpa: Robbie, we'll go fishing soon, and we'll take your dad with us. Philip: I'm ready, Grandpa. You name the day. Ellen: That's a great idea, Grandpa! Philip needs a day off. Robbie: Let's give him our presents - now. Richard: Good idea. Grandpa: Presents - for me? Richard: From me and Marilyn. Robbie: And this one's from me. I looked all over the house to find it. Grandpa: Richard, these are terrific pictures. This one really brings back memories. You