论文-遗传算法的基本步骤

论文-遗传算法的基本步骤
论文-遗传算法的基本步骤

遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用,高效的随机搜索与优化的方法。它从一组随机产生的初始解称为“种群”,开始搜索过程。种群中的每个个体是问题的一个解,成为“染色体”是一串符号。这些染色体在每一代中用“适应度”来测量染色体的好坏, 通过选择、交叉、变异运算形成下一代。选择的原则是适应度越高,被选中的概率越大。适应度越低,被淘汰的概率越大。每一代都保持种群大小是常数。经过若干代之后,算法收敛于最好的染色体,它很可能是问题的最优解或次优解。这一系列过程正好体现了生物界优胜劣汰的自然规律。

比如有编号为1到10的特征,现在要选取其中的5个,基于遗传算法的特征选择可以如下这样直观的理解:

下续(表格)

下续……

即设有4个不同的初始特征组合,分别计算判别值,然后取最大的2个组合([1,2,3,4,9]和[1,3,5,7,8])进行杂交,即互换部分相异的特征(4和7),得到新的两个特征组合([1,2,3,7,9]和[1,3,4,5,8]),然后再计算这两个新的组合的判别值,和原来的放在一起,再从中选择2个具有最大判别值的组合进行杂交。如此循环下去,在某一代的时候就得到了一个最好的特征组合(比如第2代的[1,3,5,7,9]的特征组合)。当然,在实际中每代的个体和杂交的数量是比较大的。

遗传算法的具体的步骤如下:

1.编码:把所需要选择的特征进行编号,每一个特征就是一个基因,一个解就是一串基因的组合。为了减少组合数量,在图像中进行分块(比如5*5大小的块),然后再把每一块看成一个基因进行组合优化的计算。每个解的基因数量是要通过实验确定的。

2.初始群体(population)的生成:随机产生N个初始串结构数据,每个串结构数据称为一个个体。N个个体,构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。这个参数N需要根据问题的规模而确定。

3.交换(crossover):交换(也叫杂交)操作是遗传算法中最主要的遗传操作。由交换概率(

P)挑选的每两个父代

c

通过将相异的部分基因进行交换(如果交换全部相异的就变成了对方而没什么意义),从而产生新的个体。可以得到新一代个体,新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。

4.适应度值(fitness)评估检测:计算交换产生的新个体的适应度。适应度用来度量种群中个体优劣(符合条件的程度)的指标值,这里的适应度就是特征组合的判据的值。这个判据的选取是GA的关键所在。

5.选择(selection):选择的目的是为了从交换后的群体中选出优良的个体,使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想,进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献的概率大,选择实现了达尔文的适者生存原则。本文直接选取交换后的群体中具有最大适应度的前N个个体作为下一代进行繁殖。这一步骤的存在使得当前群体是所有搜索过的解之中是最优的前N个的集合。

6.变异(mutation):变异首先在群体中随机选择一定数量个体,对于选中的个体以一定的概率(成为变异概率

P)

m

随机地改变串结构数据中某个基因的值。同生物界一样,GA 中变异发生的概率很低,通常取值在0.001~0.01之间。变异为新个体的产生提供了机会。

7.中止。规则有三种情况:

(1)给定一个最大的遗传代数MAXGEN(人为事先确定),

算法迭代在达MAXGEN时停止。

(2)给定问题一个下界的计算方法,当进化中达到要求的

偏差ε时,算法终止。

(3)当监控得到的算法再进化已无法改进解的性能,即解

的适应度无法再提高,此时停止计算。

遗传算法有如下特点:

1.遗传算法的处理对象不是参数本身,而是对参数集

进行了编码的个体。此操作使得遗传算法可直接对

结构对象进行操作。

2.传统搜索算法都是单点搜索算法,容易陷入局部的

最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体,即

对搜索空间中的多个解进行评估,减少了陷入局部

最优解的风险,同时算法本身易于实现并行化。

3.求解时使用特定问题的信息极少,容易形成通用算

法程序。由于遗传算法使用适应值这一信息进行搜

索,并不需要问题导数,空间连通、凸性等与问题

直接相关的信息。遗传算法只需适应值和串编码等

通用信息,解的定义域可任意混合,故几乎可处理

任何问题。

4.选择、交叉和变异都是随机操作,而不是确定的精

确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优

解搜索,选择体现了向最优解迫近,交叉体现了最

优解的产生,变异体现了全局最优解的覆盖。

具有自组织、自适应自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织,搜索时硬度大的个体具有较高的生存概率,并获得更适应环境的基因结构。

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

遗传算法应用论文

论文 题目:遗传应用算法 院系:计算机工程系 专业:网络工程 班级学号: 学生姓名: 2014年10月23日

摘要: 遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法。本文在简要介绍遗传算法的起源与发展、算法原理的基础上,对算法在优化、拟合与校正、结构分析与图谱解析、变量选择、与其他算法的联用等方面的应用进行了综述。该算法由于无需体系的先验知识,是一种全局最优化方法,能有效地处理复杂的非线性问题,因此有着广阔的应用前景。 关键词: 遗传算法; 化学计量学; 优化 THEORY AND APPL ICATION OF GENETIC AL GORITHM ABSTRACT: Genetic Algo rithm( GA) is a kind of recursive computational procedure based on the simulation of principle principles of evaluati on of living organisms in nature1Based on brief int roduction of the principle ,the beginning and development of the algorithms ,the pape r reviewed its applications in the fields of optimization ,fitting an d calibration,structure analysis and spectra interpretation variable selection ,and it s usage in combination with othersThe application o f GA needs no initiating knowledge of the system ,and therefore is a comprehensive optimization method with extensive application in terms of processing complex nonlinear problems。 KEY WORDS : Genetic Algorithm( GA) Chemometrics Optimization 遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法,它于1962年被提出,直到1989年才最终形成基本框架。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法, 由美国J. H. Ho llad教授提出, 其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换。该算法尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题, 可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。 顾名思义,遗传算法(Genetic Algorithm ,GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法 ,即遵循适者生存、优胜劣汰的法则 ,也就是寻优过程中有用的保留 ,无用的则去除。在科学和生产实践中表现为 ,在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法 ,即找出一个最优解。这种算法是 1960 年由

论文-遗传算法的基本步骤

遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm)是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用,高效的随机搜索与优化的方法。它从一组随机产生的初始解称为“种群”,开始搜索过程。种群中的每个个体是问题的一个解,成为“染色体”是一串符号。这些染色体在每一代中用“适应度”来测量染色体的好坏, 通过选择、交叉、变异运算形成下一代。选择的原则是适应度越高,被选中的概率越大。适应度越低,被淘汰的概率越大。每一代都保持种群大小是常数。经过若干代之后,算法收敛于最好的染色体,它很可能是问题的最优解或次优解。这一系列过程正好体现了生物界优胜劣汰的自然规律。 比如有编号为1到10的特征,现在要选取其中的5个,基于遗传算法的特征选择可以如下这样直观的理解: 下续(表格) 下续……

即设有4个不同的初始特征组合,分别计算判别值,然后取最大的2个组合([1,2,3,4,9]和[1,3,5,7,8])进行杂交,即互换部分相异的特征(4和7),得到新的两个特征组合([1,2,3,7,9]和[1,3,4,5,8]),然后再计算这两个新的组合的判别值,和原来的放在一起,再从中选择2个具有最大判别值的组合进行杂交。如此循环下去,在某一代的时候就得到了一个最好的特征组合(比如第2代的[1,3,5,7,9]的特征组合)。当然,在实际中每代的个体和杂交的数量是比较大的。 遗传算法的具体的步骤如下:

1.编码:把所需要选择的特征进行编号,每一个特征就是一个基因,一个解就是一串基因的组合。为了减少组合数量,在图像中进行分块(比如5*5大小的块),然后再把每一块看成一个基因进行组合优化的计算。每个解的基因数量是要通过实验确定的。 2.初始群体(population)的生成:随机产生N个初始串结构数据,每个串结构数据称为一个个体。N个个体,构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。这个参数N需要根据问题的规模而确定。 3.交换(crossover):交换(也叫杂交)操作是遗传算法中最主要的遗传操作。由交换概率( P)挑选的每两个父代 c 通过将相异的部分基因进行交换(如果交换全部相异的就变成了对方而没什么意义),从而产生新的个体。可以得到新一代个体,新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。 4.适应度值(fitness)评估检测:计算交换产生的新个体的适应度。适应度用来度量种群中个体优劣(符合条件的程度)的指标值,这里的适应度就是特征组合的判据的值。这个判据的选取是GA的关键所在。

MATLAB实验遗传算法和优化设计

实验六 遗传算法与优化设计 一、实验目的 1. 了解遗传算法的基本原理和基本操作(选择、交叉、变异); 2. 学习使用Matlab 中的遗传算法工具箱(gatool)来解决优化设计问题; 二、实验原理及遗传算法工具箱介绍 1. 一个优化设计例子 图1所示是用于传输微波信号的微带线(电极)的横截面结构示意图,上下两根黑条分别代表上电极和下电极,一般下电极接地,上电极接输入信号,电极之间是介质(如空气,陶瓷等)。微带电极的结构参数如图所示,W 、t 分别是上电极的宽度和厚度,D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时,由于趋肤效应,微带线中的电流集中在电极的表面,会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论,高频工作状态下(假定信号频率1GHz ),电极的欧姆损耗可以写成(简单起见,不考虑电极厚度造成电极宽度的增加): 图1 微带线横截面结构以及场分布示意图 {} 28.6821ln 5020.942ln 20.942S W R W D D D t D W D D W W t D W W D e D D παπππ=+++-+++?????? ? ??? ??????????? ??????? (1) 其中πρμ0=S R 为金属的表面电阻率, ρ为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗,通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小,这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有3个:W 、D 、t ,它们组成决策向量[W, D ,t ] T ,待优化函数(,,)W D t α称为目标函数。 上述优化设计问题可以抽象为数学描述: ()()min .. 0,1,2,...,j f X s t g X j p ????≤=? (2)

第三章-遗传算法的理论基础

第三章 遗传算法的理论基础 遗传算法有效性的理论依据为模式定理和积木块假设。模式定理保证了较优的模式(遗传算法的较优解)的样本呈指数级增长,从而满足了寻找最优解的必要条件,即遗传算法存在着寻找到全局最优解的可能性。而积木块假设指出,遗传算法具备寻找到全局最优解的能力,即具有低阶、短距、高平均适应度的模式(积木块)在遗传算子作用下,相互结合,能生成高阶、长距、高平均适应度的模式,最终生成全局最优解。Holland 的模式定理通过计算有用相似性,即模式(Pattern)奠定了遗传算法的数学基础。该定理是遗传算法的主要定理,在一定程度上解释了遗传算法的机理、数学特性以及很强的计算能力等特点。 3.1 模式定理 不失一般性,本节以二进制串作为编码方式来讨论模式定理(Pattern Theorem)。 定义3.1 基于三值字符集{0,1,*}所产生的能描述具有某些结构相似性的0、1字符串集的字符串称作模式。 以长度为5的串为例,模式*0001描述了在位置2、3、4、5具有形式“0001”的所有字符串,即(00001,10001) 。由此可以看出,模式的概念为我们提供了一种简洁的用于描述在某些位置上具有结构相似性的0、1字符串集合的方法。 引入模式后,我们看到一个串实际上隐含着多个模式(长度为 n 的串隐含着2n 个模式) ,一个模式可以隐含在多个串中,不同的串之间通过模式而相互联系。遗传算法中串的运算实质上是模式的运算。因此,通过分析模式在遗传操作下的变化,就可以了解什么性质被延续,什么性质被丢弃,从而把握遗传算法的实质,这正是模式定理所揭示的内容 定义3.2 模式H 中确定位置的个数称作该模式的阶数,记作o(H)。比如,模式 011*1*的阶数为4,而模式 0* * * * *的阶数为1。 显然,一个模式的阶数越高,其样本数就越少,因而确定性越高。 定义3.3 模式H 中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称作该模式的定义距,记作)(H δ。比如,模式 011*1*的定义距为4,而模式 0* * * * *的定义距为0。 模式的阶数和定义距描述了模式的基本性质。 下面通过分析遗传算法的三种基本遗传操作对模式的作用来讨论模式定理。令)(t A 表示第t 代中串的群体,以),,2,1)((n j t A j =表示第t 代中第j 个个体串。 1.选择算子 在选择算子作用下,与某一模式所匹配的样本数的增减依赖于模式的平均适值,与群体平均适值之比,平均适值高于群体平均适值的将呈指数级增长;而平均适值低于群体平均适值的模式将呈指数级减少。其推导如下: 设在第t 代种群)(t A 中模式所能匹配的样本数为m ,记为),(t H m 。在选择中,一个位串 j A 以概率/j j i P f f =∑被选中并进行复制,其中j f 是个体)(t A j 的适应度。假设一代中群体 大小为n ,且个体两两互不相同,则模式H 在第1+t 代中的样本数为:

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.

遗传算法与优化问题

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),就是模拟达尔文的遗传选择与自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它就是由美国Michigan大学的J、Holla nd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就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与产生后代?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?值得注意的一点就是,现在的遗传算法就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,而它本身就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 由于遗传算法就是由进化论与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与遗传学的概念? 首先给出遗传学概念、遗传算法概念与相应的数学概念三者之间的对应关系这些概念

(2)遗传算法的步骤 遗传算法计算优化的操作过程就如同生物学上生物遗传进化的过程,主要有三个基本操作(或称为算子):选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation). 遗传算法基本步骤主要就是:先把问题的解表示成“染色体”,在算法中也就就是以二进制编码的串,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也就就是假设的可行解.然后,把这些假设的可行解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则从中选 择出较适应环境的“染色体”进行复制 ,再通过交叉、变异过程产生更适 应环境的新一代“染色体”群.经过这样的一代一代地进化,最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上,它就就是问题的最优解. 下面给出遗传算法的具体步骤,流程图参见图1: 第一步:选择编码策略,把参数集合(可行解集合)转换染色体结构空间; 第二步:定义适应函数,便于计算适应值; 第三步:确定遗传策略,包括选择群体大小,选择、交叉、变异方法以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数; 第四步:随机产生初始化群体; 第五步:计算群体中的个体或染色体解码后的适应值; 第六步:按照遗传策略,运用选择、交叉与变异算子作用于群体,形成下一代群体; 第七步:判断群体性能就是否满足某一指标、或者就是否已完成预定的迭代次数,不满足则返回第五步、或者修改遗传策略再返回第六步. 图1 一个遗传算法的具体步骤

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。

人工智能遗传算法新论文

论文 题目:遗传算法应用 院系:计算机工程系 专业:网络工程 班级学号:112055126 学生姓名:崔小杰 2014年10月23日

内容摘要 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。 遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。 本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法(Otsu法)以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。 关键词:图像分割,遗传算法,阈值分割

目录 第一章绪论 .................................................. - 1 - 第二章遗传算法概述 ........................................ . - 1 - 2.1遗传算法的研究历史....................................... - 1 - 2.2生物背景................................................. - 2 - 2.3遗传算法的基本思想....................................... - 2 - 2.4遗传算法的几个概念....................................... - 2 - 2.4.1适应度函数......................................... - 2 - 2.4.2遗传算法最常用的算子............................... - 3 - 2.5遗传算法运算的基本流程 (4) 第三章图像分割的现状 ........................................ - 4 - 3.1图像分割简介............................................. - 4 - 3.2图像分割方法............................................. - 5 - 3.2.1基于边缘检测的分割 (6) 3.2.2基于区域的分割..................................... - 5 - 3.2.3边缘与区域相结合的分割............................. - 5 - 3.3阈值选取................................................. - 6 - 第四章基于新的遗传算法的图像分割 ............................ - 6 - 4.1混沌遗传算法............................................. - 6 - 4.2量子遗传算法............................................. - 6 - 4.3免疫遗传算法............................................. - 6 - 结论 ........................................................... - 7 - 参考文献: ...................................................... - 7 -

遗传算法的流程图

一需求分析 1.本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群,然后根据所给的交叉率,变异率,世代数计算最大适应度所在的代数 2.演示程序以用户和计算机的对话方式执行,即在计算机终端上显示“提示信息”之后,由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令;相应的输入数据和运算结果显示在其后。3.测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 二概要设计 1.程序流程图 2.类型定义 int popsize; //种群大小 int maxgeneration; //最大世代数 double pc; //交叉率 double pm; //变异率 struct individual

{ char chrom[chromlength+1]; double value; double fitness; //适应度 }; int generation; //世代数 int best_index; int worst_index; struct individual bestindividual; //最佳个体 struct individual worstindividual; //最差个体 struct individual currentbest; struct individual population[POPSIZE]; 3.函数声明 void generateinitialpopulation(); void generatenextpopulation(); void evaluatepopulation(); long decodechromosome(char *,int,int); void calculateobjectvalue(); void calculatefitnessvalue(); void findbestandworstindividual(); void performevolution(); void selectoperator(); void crossoveroperator(); void mutationoperator(); void input(); void outputtextreport(); 4.程序的各函数的简单算法说明如下: (1).void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。 input() 函数输入种群大小,染色体长度,最大世代数,交叉率,变异率等参数。 (2)void calculateobjectvalue();计算适应度函数值。 根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。 (3)选择函数selectoperator() 在函数selectoperator()中首先用rand ()函数产生0~1间的选择算子,当适度累计值不为零时,比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子,直到达到选择算子的值那个个体就被选出,即适应度为fi的个体以fi/∑fk的概率继续存在; 显然,个体适应度愈高,被选中的概率愈大。但是,适应度小的个体也有可能被选中,以便增加下一代群体的多样性。 (4)染色体交叉函数crossoveroperator() 这是遗传算法中的最重要的函数之一,它是对个体两个变量所合成的染色体进行交叉,而不是变量染色体的交叉,这要搞清楚。首先用rand ()函数产生随机概率,若小于交叉概率,则进行染色体交叉,同时交叉次数加1。这时又要用rand()函数随机产生一位交叉位,把染色

遗传算法心得

最近在看遗传算法,查了很多资料,所以做了如下一些总结,也希望对后面研究的人有些帮助.因为初学GA,文中自己的见解,不一定全对,感兴趣的可以一起探讨. I简介 基本概念 遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。 它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。 GA的组成: (1)编码(产生初始种群) (2)适应度函数 (3)遗传算子(选择、交叉、变异) (4)运行参数 编码 基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多,这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有: (1)二进制编码,基因用0或1表示(常用于解决01背包问题) 如:基因A:00100011010 (代表一个个体的染色体) (2)互换编码(用于解决排序问题,如旅行商问题和调度问题) 如旅行商问题中,一串基因编码用来表示遍历的城市顺序,如:234517986,表示九个城市中,先经过城市2,再经过城市3,依此类推。 (3)树形编码(用于遗传规划中的演化编程或者表示)

如,问题:给定了很多组输入和输出。请你为这些输入输出选择一个函数,使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。 编码方法:基因就是树形结构中的一些函数。 (4)值编码(二进制编码不好用时,解决复杂的数值问题) 在值编码中,每个基因就是一串取值。这些取值可以是与问题有关任何值:整数,实数,字符或者其他一些更复杂的东西。 适应度函数 遗传算法对一个个体(解)的好坏用适应度函数值来评价,适应度函数值越大,解的质量越好。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力,也是进行自然选择的唯一标准,它的设计应结合求解问题本身的要求而定。 如TSP问题,遍历各城市路径之和越小越好,这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度,作为该问题的适应度函数。 遗传算子——选择 遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作:适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大;适应度低的个体,被遗传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体,遗传到下一代群体。 SGA(基本遗传算法)中采用轮盘赌选择方法。 轮盘赌选择又称比例选择算子,基本思想:各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。设群体大小为n ,个体i 的适应度为Fi,则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为: 遗传算子——交叉 所谓交叉运算,是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因,从而形成两个新的个体。交叉运算在GA中起关键作用,是产生新个体的主要方法。

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

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

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

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

遗传算法的特点及其应用

遗传算法的特点及其应用 上海复旦大学附属中学张宁 目录 【关键词】 【摘要】 【正文】 §1遗传算法的基本概念 §2简单的遗传算法 1.选择 2.交换 3.变异 §3简单的遗传算法运算示例 1.计算机公司的经营策略优化问题 2.函数优化问题 §4遗传算法应用举例 1.子集和问题 2.TSP(旅行商)问题 §5结束语 【附录】 1.子集和问题源程序 2.TSP(旅行商)问题源程序 【参考文献】

【关键词】 遗传算法遗传变异染色体基因群体 【摘要】 遗传算法是基于达尔文进化论,在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存,优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。 文章的第一部分介绍了遗传算法的基本概念。第二部分介绍了遗传算法的原理以及三种运算:选择、交换、变异。第三部分着重介绍三种运算的具体实现,以及简单实例,主要体现遗传算法的实现过程。第四部分介绍了两个具体问题,都是属于NP-完全问题,如何用遗传算法来解决,以及实现时的一些基本问题。 文章在介绍遗传算法的原理以及各种运算的同时,还分析了一些应用中出现的基本问题,对于我们的解题实践有一定的指导意义。 【正文】 遗传算法作为一门新兴学科,在信息学竞赛中还未普及,但由于遗传算法对许多用传统数学难以解决或明显失效的复杂问题,特别是优化问题,提供了一个行之有效的新途径,且能够较好地解决信息学竞赛中的NP难题,因此值得我们进行深入的讨论。 要掌握遗传算法的应用技巧,就要了解它的各方面的特点。首先,让我们来了解一下什么是遗传算法。 §1遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithms,简称GA)是人工智能的重要新分支,是基于达尔文进化论,在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科。它

相关文档
最新文档