一种新的种群数自适应遗传算法
遗传算法
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轮盘法
6.5% 25.4%
42.2%
(1) 计算每个染色体xi 的适应度f(xi)；
35.9%
popsize
(2) 找出群体的适应度之和；SUM f ( xi )
群体(population) 由染色体组成的集合。
代遗传操作 遗传操作作用于群体而产生新的群体。
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二、基本算法
用于比较不同的解以 确定哪 一个解是更好 的一个措施。
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三、基本遗传算子
选择算子(Selection)
用于模拟生物界去劣存优的自然选择现象。它从旧 种群中选择出适应性强的某些染色体，放人匹配集(缓 冲区)，为染色体交换和变异运算产生新种群作准备。
1
一、相关概念
染色体(chromosome)或个体(individual) 把每一个 可能的解编码为一个向量，用来描述基本的遗传结构。 例如，用0，1 组成的串可以表示染色体。
基因
向量中的每一个元素
适应度(fitness) 每个染色体所对应的一个适应值。 在优化问题中，适应度来自于一个目标评价函数。
(7) 重复执行(5)(6)直到缓冲区中有足够多的染色体。
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交叉算子(Crossover)
具体做法：
(1) 缓冲区中任选两个染色体(双染色体)；
(2) 随机选择交换点位置J，0<J<L(染色体长度)；
(3) 交换双亲染色体交换点右边的部分。（单点交叉）
遗传算法的原理及MATLAB程序实现.
1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。
在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
2. 遗传算法具有内在的本质并行性。
遗传算法的基本原理和对生活的启示
遗传算法的基本原理和对生活的启示一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种受自然界进化机制启发的优化算法，其基本原理主要包括基因编码、初始种群的产生、适应度函数的确定、选择操作、交叉操作和变异操作等几个方面。
1.基因编码：遗传算法需要对问题进行编码，将问题的解空间映射到基因空间。
常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。
2.初始种群的产生：通过随机方式生成一定数量的初始解，构成初始种群。
3.适应度函数的确定：根据问题的目标函数，定义适应度函数，用于评估种群中每个个体的优劣。
4.选择操作：根据适应度函数，选择适应度较高的个体进行遗传操作，生成下一代种群。
5.交叉操作：通过交叉配对和重组，生成新的个体。
6.变异操作：对个体的一定概率发生基因位的变异，增加种群的多样性。
遗传算法通过不断的迭代，不断优化种群中的个体，最终得到满足要求的最优解。
二、对生活的启示遗传算法的原理不仅在计算机科学中有着广泛的应用，而且也能给我们的生活带来很多启示。
以下是一些主要的启示：1.适应环境：在自然界中，生物通过进化适应环境。
同样，在生活中，我们也应该积极适应环境，不断学习和改进自己。
2.多样性思维：遗传算法中的变异操作增加了种群的多样性，使得算法能够更好地搜索解空间。
在解决问题时，我们也应该尝试多种方法，不要局限于一种思路。
3.持续优化：遗传算法通过不断迭代优化种群中的个体，最终得到最优解。
在生活中，我们也应该不断优化自己的行为和思维，提升自己的能力和素质。
4.合作与竞争：遗传算法中的选择和交叉操作体现了竞争和合作的机制。
在竞争中，优秀的个体得以保留；在合作中，新的个体得以产生。
这启示我们在生活中要学会竞争与合作，互相促进，共同成长。
自适应遗传算法3
自适应遗传算法3在计算机科学领域，自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种优化算法，它结合了遗传算法和自适应技术的优点，能够在求解复杂问题时具有较好的性能和适应性。
本文将介绍自适应遗传算法的原理、应用领域和优势。
一、自适应遗传算法的原理自适应遗传算法是在传统遗传算法的基础上引入了自适应机制，使得算法的执行过程更加灵活和智能化。
其主要原理如下：1.1 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐代演化出适应度更高的个体。
具体而言，遗传算法包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一组初始个体，构成初始种群。
（2）评估个体适应度：根据问题的具体情况，使用适应度函数评估每个个体的适应度。
（3）选择操作：按照一定的选择策略，从当前种群中选择一部分个体作为父代。
（4）交叉操作：对选中的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。
（5）变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因信息。
（6）更新种群：将父代和子代个体合并，得到新的种群。
（7）重复执行：循环执行上述步骤，直到满足终止条件。
1.2 自适应机制的引入传统遗传算法中，选择、交叉和变异等操作的参数通常是提前固定的，不具备自适应能力。
而自适应遗传算法通过引入自适应机制，可以根据问题的特点和种群的演化状况，动态调整这些参数，提高算法的性能和适应性。
自适应机制的具体实现方式有很多种，常见的有参数自适应和操作自适应两种。
参数自适应主要是通过调整选择、交叉和变异等操作的参数值，以适应不同问题的求解需求。
操作自适应则是根据当前种群的状态，动态选择适应的操作策略，如选择操作中的轮盘赌选择、锦标赛选择等。
二、自适应遗传算法的应用领域自适应遗传算法广泛应用于各个领域的优化问题，特别是那些复杂、非线性、多目标和约束条件较多的问题。
下面分别介绍几个典型的应用领域。
2.1 工程优化自适应遗传算法在工程优化中有着广泛的应用，例如在结构优化、参数优化和路径规划等方面。
基于遗传算法的基本研究
基于遗传算法的基本研究遗传算法是一种自然进化过程中的适应性和自适应性的数学理论，如今已广泛应用于优化问题的研究和解决方案的设计。
遗传算法模拟了生物进化过程中基因的变异、交叉和选择机制，经过数代进化不断优化，从而能够自主地应对复杂的问题并给出较好的解决方案。
遗传算法的基本原理包括种群初始化、选择、交叉、变异和适应度评估。
种群初始化是指生成一定数量的随机解集合，这些解集合称为种群。
选择是指从种群中选出一些较优解作为下一代解的基础。
交叉是指对两个或多个解进行有控制的交换操作，以生成新的解。
变异是指对解进行随机的改变，以产生新的解。
适应度评估是指根据问题特点和目标函数，对每个解的质量进行评价，从而标识每个解的潜在能力和适应性。
遗传算法具有较强的应用性。
它可以高效地解决很多传统的、难以解决的复杂问题，如组合优化问题、求解最优路径问题、图像识别问题、机器学习问题等。
同时，它也是一种重要的优化工具，能够有效地寻找复杂非线性系统的最优解，提高系统的性能和效率。
为了实现更好的遗传算法算法设计，可以考虑以下几个方面：(1)变异和交叉的设计。
变异和交叉是遗传算法中最为重要的操作，它们的设计决定着遗传算法的性能。
变异和交叉应该根据待解决问题的特点来进行设计，可以采用多种不同的变异和交叉策略，并进行测试和比较。
(2)种群大小的选择。
种群大小的选择与算法的收敛速度和稳定性密切相关。
一般来说，种群大小越大，遗传算法的收敛性越好，但是同时也会增加计算时间和计算资源的消耗。
因此，在实际应用中，应该综合考虑种群大小和算法效率之间的平衡。
(3)适应度函数的设计。
适应度函数是遗传算法评价求解的质量的关键因素之一。
应该根据问题的特点设计不同的适应度函数，以反映问题的特性和求解的目标。
总的来说，遗传算法具有很好的应用前景，可以应用于各种复杂问题的求解和优化。
但是，遗传算法的性能也取决于算法的设计和实现方法，因此需要在实际应用中进行试验和比较，以得到最佳的结果。
遗传算法在模式识别中的应用
提高算法的效率和准确性
结合深度学习等新技术，提高模式识别能力
解决复杂环境下的模式识别问题
解决大规模数据下的计算问题
提高算法的可解释性和可移植性
遗传算法在模式识别中的实践案例
基于遗传算法的人脸识别系统
01
遗传算法简介：一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法
04
02
03
人脸识别系统：通过分析人脸图像进行身份识别的系统
基本思想：通过模拟生物进化过程，寻找最优解
主要步骤：编码、选择、交叉、变异
应用领域：模式识别、图像处理、数据挖掘等
遗传算法的生物基础
交叉操作：将两个个体的部分基因进行交换，产生新的个体
遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，实现种群的进化
选择操作：根据个体的适应度进行选择，适应度高的个体被保留，适应度低的个体被淘汰
模式识别的目的是识别出数据中的模式或特征
模式识别是一种从数据中提取有用信息的技术
模式识别的应用场景
生物识别：指纹识别、人脸识别、语音识别等
工业自动化：产品检测、质量控制等
医疗诊断：疾病诊断、影像诊断等
Hale Waihona Puke 安全监控：入侵检测、安全监控等
交通监控：车牌识别、交通流量监控等
自然语言处理：文本分类、情感分析等
实践案例：某搜索引擎的文本分类系统，通过遗传算法优化分类效果，提高搜索准确率
遗传算法在文本分类中的应用：通过遗传算法优化文本分类系统的参数，提高分类效果
文本分类系统：将文本按照一定的规则进行分类，提高信息检索效率
遗传算法简介：一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法
感谢您的观看
汇报人：
遗传算法在指纹识别中的应用
遗传算法基本原理
遗传算法基本原理
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它模拟
了生物进化的过程，通过模拟种群的进化过程来搜索最优解。
遗传
算法是一种全局搜索方法，能够在解空间中快速搜索到较好的解，
被广泛应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域。
遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最
优解。
它的搜索过程是通过不断地迭代和演化来进行的，每一次迭
代都会产生新的种群，并通过选择、交叉和变异等操作来逐渐优化
种群，直到找到满足条件的解。
遗传算法的基本流程包括，初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。
首先，需要初始化一个种群，种群中包含了
多个个体，每个个体都代表了一个可能的解。
然后，通过选择操作
来选择出适应度较高的个体，这些个体将会被用于产生下一代的种群。
接着，通过交叉操作来交换个体的基因信息，产生新的个体。
最后，通过变异操作来对个体的基因信息进行随机变化，增加种群
的多样性。
这样不断地迭代，直到满足终止条件为止。
遗传算法的优点在于它能够快速搜索到较好的解，能够处理复
杂的搜索空间和多模态函数。
另外，遗传算法是一种并行搜索方法，能够充分利用计算资源，加速搜索过程。
总的来说，遗传算法是一种强大的优化方法，它通过模拟自然
选择和遗传机制来搜索最优解，能够快速搜索到较好的解，被广泛
应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域。
希望通过本文的介绍，读者能够对遗传算法有一个初步的了解，并能够在实际问题中
应用遗传算法来解决问题。
自适应遗传算法(仅供参照)
自适应遗传算法一.主要流程：1. 参数的初始化。
设定遗传种群规模N ，阵元数M ，信源数P 等。
2. 编码。
采用十进制编码方法。
3. 初始种群的产生。
随机数生成。
4. 适应度函数的评价。
选取()()R P ΘA tr f = （1） 其中，H 1H )(A A A A P A -= （2）P A 是A 的投影矩阵，A 是阵列流型。
∑==Li L 1H 1XX R （3） R 是数据协方差矩阵的最大似然估计。
5. 选择。
比例选择方法与精英选择方法结合使用，在当代种群中选择优良个体遗传到下一代。
既保证了种群的多样性，也使最优个体得以保留。
1）比例选择方法（赌轮盘法）：每个个体被选中的概率与它的适应度函数值大小成正比，即适应度函数越高的个体被选中的概率也就越高。
2）精英选择方法：让种群中适应度函数值最高的个体不进行配对交叉，直接复制到下一代中。
但是容易陷入局部最优解，全局搜索能力差。
6. 交叉。
按照概率P c 对种群中个体两两配对，进行交叉操作。
本文中选取算数交叉的方式。
算数交叉：是由两个个体的线性组合来产生新的个体，假设第t 代的两个个体为A (t)、B (t)，则算数交叉后产生的新个体是()()()()t t t A B A αα-+=+11 （4）()()()()t t t B A B αα-+=+11 （5）其中，α选取（0，1）之间的随机数。
交叉概率：使交叉概率随着遗传代数的增长，逐渐减小，目的是进化前期注重交叉运算，全局搜索能力强。
2.02c o s *4.0+⎪⎭⎫ ⎝⎛*=πK T P c （6） 其中，T 是进化代数，K 是总进化次数。
7. 变异。
按照概率P m 对种群个体进行变异。
本文中选取均匀变异的方式。
均匀变异：如某基因座上的基因值为X k ，其取值范围为[Umin,Umax],对其进行变异后的值为)U -r(U +U =X min max min k （7）其中，r 选取[0,1]之间的随机数。
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Ｋｅ ｒ ｓ Ｇｅ ｅｉ ｌ ｏｉ ｍｓ ｒ ｍａｕ ｅ Ｃｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎ ｔ Ａ ｇ ｒ ｈ ；Ｐ ｅ ｔ ｒ ｎ ｅｇ ｎ ｅ；Ａｄ ｐ ｉｅ Ｐ ｐ ｌ ｔ ｎ Ｓ ｚ ｃ ｔ ａ ｔｖ ｏ ｕ ａｉ ｉｅ ｏ
解， 保持种群 的多样性也 容易找到 全局 最优解 ， 但种 群数 目过
维普资讯
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３ ０・
计算机应用研究
２０ ０６矩
一
种 新 的种 群 数 自适 应 遗 传 算 法
何 宏 ， 钱 锋
（． 东理 工大 学 自 １华 动化 研 究所 ， 海 ２０ ３ ； ．上海 师 范大学 机 械 与 电子 工程 学院 ， 海 ２ １１ ） 上 ０２７ ２ 上 ０４８ 摘
中图 法分 类 号 ：Ｔ １ Ｐ８ 文献 标识 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１０ — ６ ５ ２ ０ ） ０ ０ ３ — ３ ０ １ ３ ９ （ ０ ６ １ —０ ０ ０
Ｎｅ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒ ｈ ｗｉ ａ ｔ ｅ Ｐ ｐ ｌｔ ｎ Ｓ ｚ ｗ ｎ ｔ Ａｌｏ ｉ ｍ ｔ Ａｄ ｐｉ ｏ ｕ ａｉ ｉｅ ｃ ｔ ｈ ｖ ｏ
１ 引言
遗传算法是根 据达尔文 自然进 化论 中“ 物竞天 择 、 者生 适 存” 的思想发展起来 的全局优 化算 法。它具有 简单 通用 、 鲁棒
大会增加计算 时间 ， 使进化 过程变 得异 常缓慢 ； 而种群 数 目太 小则会使得算法 收敛速 度过快 ， 以至 于找 不到全局最 优解 。
ｇ ｎ ｅ ａ ｄ ｓｏ ｏ ｖ ｒ ｅ ｔ ｐ ｅ ｎ ｔ ｅ ｌｔ ｒｅ ｏｕ ｉｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｅ ｃ ｎ ｌ ｗ ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅ ｄ ｉ ｈ ａ ｅ ｖ ｌｔ ｒ ｃ ｓ ｆｓｍｐ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ．ＮＧ ｓ ｏ ｃ ｉ ＡＡＰ ｓ ｓ ｂ ｔ ｃ ｏ ｃ ｐ ｃ Ｓ ｕ ｅ ｏｈ ｍａ ｒ ｓ ｏ ｉ ｃ ｎｒ ｌ ｎ ｃ ｏ ｃ ｐ ｃｃ ｎ ｒ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｔ ｓ ｏ ｅ ｃ ｒ ｍｏ ｏ ｓｔ ｅ ｌ ｅ ｐ ｐ ｌ ｔ ｎ ｓ ｅ ａ ａ ｔｔ ｎ Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｏ ｔ ｄ ｍｉｒ ｓ ｏ ｉ ｏ ｔ ａ ｅ ｎ ｌ ｅｉ ｆｔ ｈ ｏ ｓ ｍｅ ｏ ｒ ａｉ ｏ ｕ ａｉ ｉ ｄ ｐ ａｉ ． ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｏａ ｏ ｆ ｍｅ ｈ ｚ ｏ ｚ ｏ ｉ ｓ ｏ ＡＡＰ ａ ｒ ｍｉ ｅ ｔ ｅｔｒｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｔ ｍ， ｈ ｗ ＮＧ Ｓ ｈ ｓｐ ｏ ｎ ｎ ｌ ｂ ｔｅ ｏ ｖ ｒｅ ｔｐ ｒ ｍａ ｃ ｈ ｎ ｓｍｐ ｅｇ ｎ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｙ ｏ ｃ ｉ
Ｓ Ａ存在的不足提 出一种新 的种群 数控制 方法 。该 方法 除将 Ｇ 种群数分 为三个 等级进 行宏观调 控 以外 ， 还同时对每个个体赋
予用适应度表示 的寿命 ， 用个体 寿命再对 种群的大小进行微观 调控 ， 从而形成一种种群数 目 随进化 过程 解的搜索情况 自适应 调整 的遗传算 法 ， 进一步提 高了算法 的搜 索性能 。
．
要：针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜 索效率较低的缺点， 出了一种新的种群数 自适应遗传 提
算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时， 再用个体寿命 限制个体的生存期 ， 实现 对种群数 的微观调 控。实验数据表明， 该算法具有比简单遗传算法好的收敛性能。 关键词：遗传算法； 早收敛 ；自 适应种群
可见种群数 的大小 对算 法 的收敛 性影 响很 大 ， 文就将 针 对 本
性强 、 于并行处理 以及应 用 范围广等 显著 特点 ， 已广 泛用 适 并
于各个领 域 。但 是 简 单 遗 传 算法 （ ｉ ｐｅＧ ｎｔ ｌｏ ｔｍ， Ｓｍ ｌ ｅｅ ｃＡｇｒｈ ｉ ｉ Ｓ Ａ） Ｇ 本身存在两个突 出 的缺 陷 ， 即易发 生过早 收敛 和在进 化
Ｈ ｏｇ ，ＱＡ ｅｇ Ｅ Ｈ ｎ Ｉ Ｎ Ｆ ｎ
（． ｕ ｍａｉ ｓｔ ｅ Ｅ ｓ Ｃ ｉａＵ ｉ ｒｔ ｃ ｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ Ｓ ａｇ ａ ０ ２ ７ ｈｎ ２ Ｃ ｌｇ Ｍｅｈ ｎｃｌ ｌ ｔ ｎ ｎ １Ａ ｔ ｔ ｎＩ ｔｕ ， ａｔ ｈｎ ｎｖ ｓｙｏ ｉ ｃ ｏ ｏ ｎｉ ｔ ｅ ｉ ｆＳ ｅ ｅｈｏｏｙ， ｈｎ ｈ ｉ ０ ３ ，Ｃ ｉａ； ． ｏｌ ｅ ２ ｅ ｏ ｃａ ｉ ＆Ｅｅ ｒ ｉ Ｅ － ｆ ａ ｃｏ ｃ
后期搜索效率较低 ， 这使得最终 搜索 得到的结果往往不是全局
最优解 ， 而是局部最优解 ， 些不足 阻碍 了 收敛 的主要原 因是 由于遗传 算 法 中选择及交叉变异等算 子的作用 ， 这使 得一些优 秀的基因片 段 过早 丢失， 造成种群 中个 体之 间的差异 较小 ， 少了种群 内 减 个体之 间的信息交换量 ， 而失 去了产 生更优个体的能力 。同 从 时由于选择压力 的存 在 ， 可能造成个别 优秀个体的基因在进 有 化过程 中很快 占据种群 的统治地位 ， 导致 种群中 由于缺乏新鲜
ｇｒｅｎ Ｓ ａ ｇ ａ ｏｍ ｌＵ ｉ ｒｔ，Ｓ ａｇ ａ ０ ４ ８， ｈｎ ） ｉｅ ｉ ｔｒ ｇ， ｈ ｎ ｈ ｉ ｒ ａ ｎ ｅ ｉ Ｎ ｖ ｓｙ ｈｎ ｈ ｉ １ １ Ｃ ｉａ ２
Ａ ｓ ａｔ ｅ ｅｅ ｃＡｇｒｈ ｉ ｄｐｉ ｏ ｕａｏ ｉ （ Ｇ Ａ Ｓ ｓｐｏ ｏｅ ｏｏｅ ｏ ｅｐｅ ｔｒ ｏｖｒ ｂｔ ｃ：Ａ Ｎ ｗ Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ｍ ｗｔ Ａ ａｔ ｅＰｐ ｌ ｉ Ｓｚ Ｎ Ａ Ｐ ）ｉ ｒｐｓｄｔ ｖｒ ｍ ｒｍａ ｅｃｎ ｅ－ ｒ ｉ ｏｔ ｈ ｖ ｔｎ ｅ ｃ ｕ