第四章：遗传算法
进化计算与遗传算法
进化计算的主要分支
——进化策略
• （l＋1）进化策略或二元（two－membered）进 化策略： 种群中只包含一个个体，而且只使用变异作。在 每一进化代，变异后的个体与其父体进行比较再 选择两者之优。它使用的变异算子是基于正态分 布的变异操作 • 进化策略 种群内含有 个个体，随机地选取一个个体进 行变异，然后取代群体中最差的个体
从生物进化到进化计算
• 杂交：通过杂交随机组合来自父代染色体 上的遗传物质，产生不同于它们父代的染 色体。生物进化过程不需要记忆，能很好 地适应自然环境的信息都包含在当前生物 体所携带的染色体的基因库中，并由子代 个体继承下来。
从生物进化到进化计算
• 突变：随机改变父代个体的染色体上的基 因结构，产生具有新染色体的子代个体。 变异是一种不可逆过程，具有突发性、间 断性和不可预测性，对于保证群体的多样 性具有不可替代的作用。
• 另外，生物进化是一个开放的过程，自然 界对进化中的生物群体提供及时的反馈信 息，或称为外界对生物的评价。由此形成 了生物进化的外部动力机制。
从生物进化到进化计算
进化计算的特点： • 进化计算采用简单的编码技术来表示各种 复杂的结构，并通过对一组编码表示进行 简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来 指导学习和确定搜索的方向。 • 它采用种群（即一组表示）的方式组织搜 索，这使得它可以同时搜索解空间内的多 个区域。而且用种群组织搜索的方式使得 进化算法特别适合大规模并行计算。
从生物进化到进化计算
• 在赋予进化计算自组织、自适应和自学习等特 征的同时，优胜劣汰的自然选择和简单的遗传 操作使进化计算具有不受其搜索空间限制性条 件（如可微、连续、单峰等）的约束及不需要 其它辅助信息（如导数）的特点
• 这些崭新的特点使得进化计算不仅能获得较高 的效率而且具有简单、易于操作和通用的特性， 而这些特性正是进化计算越来越受到人们青睐 的主要原因之一
遗传算法遗传算法
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面：
1
（1）遗传：这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交 给子代，子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征，物种才能稳定存在。
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（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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遗传算法的原理
遗传算法的原理遗传算法是一种生物遗传学中的概念，是通过模拟生物进化过程中的基因遗传、交换、变异等现象来进行优化搜索的算法，通常用来解决复杂的优化问题。
遗传算法具有强大的全局搜索能力，能够搜索到全局最优解或近似最优解，因此在许多实际问题中得到了广泛应用。
遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程中的基因遗传、交换、变异等过程，通过遗传操作来生成新的解，并通过适应度函数（Fitness Function）来评估每一个解的适应度，并选择适应度较高的解作为下一代的候选解。
具体而言，遗传算法包括以下步骤：1. 初始化：将问题空间中的候选解随机生成，形成一个种群。
2. 适应度函数：定义适应度函数，用于评估每一个解的适应度。
适应度函数通常用来衡量解的质量，例如问题的最优解是否找到，或是代价函数的大小等。
3. 选择：根据适应度函数对当前种群中的解进行评估，按照适应度大小选择一些解作为父代进入下一步操作。
通常，适应度较高的解会被选取的概率大。
4. 交叉：对选出的父代进行交叉操作，即将不同父代的基因片段组合成为新的解。
核心的交叉操作可以基于单点、多点、均匀等方式进行，目的是通过基因重组产生新的更好的解。
5. 变异：在交叉操作后，对产生的新代进行一定的随机变异操作，以增加解的多样性和搜索范围。
通常，变异操作需要在保证种群多样性的基础上，对解的优劣进行进一步评估。
6. 更新：将产生的新代解与上一代解混合，形成一个新的种群，用于下一次迭代计算。
7. 结束条件：当满足特定的终止条件时，算法停止运算，并返回找到的最优解或者近似最优解。
在实际应用中，遗传算法的具体参数取值、种群大小、交叉概率、变异概率等都需要根据不同的问题进行选择，以达到更好的搜索结果。
总体而言，遗传算法具有广泛的应用场景，尤其适用于复杂的非线性问题，例如组合优化问题、机器学习问题、最优控制问题、图像处理问题等。
作为一种强大的优化搜索算法，遗传算法具有极高的适应性和鲁棒性，在实际应用中能够取得非常好的效果。
遗传算法原理
遗传算法原理
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，其原理可以简要描述如下：
1. 初始化种群：随机生成一组个体（解决方案），称为种群。
2. 评估适应度：对种群中的每个个体，根据问题的具体情况计算其适应度，即解决方案的优劣程度。
3. 选择操作：根据个体的适应度，按照一定的策略选择一些个体作为父代，这些个体具有较高的适应度。
4. 杂交操作：通过交叉互换父代个体的某些部分，产生子代个体，并加入到新一代种群中。
5. 变异操作：对新一代种群中的个体，以一定的概率进行基因的突变，即改变个体某些部分的值。
6. 替换操作：根据某种规则，将新一代种群中的个体替换掉原来的个体，形成下一代种群。
7. 终止判断：判断算法是否需要终止，可以是达到一定的迭代次数、达到特定的适应度阈值等。
8. 返回结果：返回适应度最高的个体作为求解问题的解。
通过不断迭代上述步骤，遗传算法能够逐渐找到适应度更高的
解决方案，并在搜索空间中寻找全局最优解或近似最优解。
这是因为遗传算法充分利用了种群中较优个体的遗传信息，并通过选择、交叉和变异操作进行优胜劣汰，从而使种群中的解逐渐趋向于更好的解决方案。
遗传算法基本原理
遗传算法基本原理遗传算法是一种优化算法，其基本原理是模仿自然界中的进化过程，通过遗传和进化的操作来问题的解空间，从而找到最优解或近似最优解。
遗传算法的基本原理包括：个体表示、适应度函数、选择、交叉、变异和种群进化。
首先，个体表示是指如何将问题的解表示为遗传算法中的个体。
常用的表示方法有二进制编码、实数编码和排列编码等。
个体表示方式的选择应根据问题的特点来确定，以便能够准确、高效地描述问题解空间。
其次，适应度函数用于衡量个体的适应程度，即它们在解决问题中的优劣程度。
适应度函数需要根据问题的具体要求进行设计，常用的度量指标有目标函数值、约束函数违反程度等。
然后，选择操作根据个体的适应度对种群中的个体进行筛选，以选择出适应度较高的个体作为下一代的父代。
选择操作的目的是保留优秀个体，使其有更大的机会产生后代，从而使种群整体的适应度改进。
接着，交叉操作模拟生物界中的基因交换过程，将两个或多个个体的染色体片段进行组合，产生新的个体。
交叉操作的目的是通过交换和重组有价值的信息，以期望产生更好的后代。
变异操作模拟自然界中的基因突变过程，对个体的一些位进行随机改变，引入一定的随机性。
变异操作的目的是引入新的基因组合，以避免种群收敛到局部最优解。
最后，种群进化是指通过重复进行选择、交叉和变异操作来更新和演化种群，直到达到停止条件为止。
重复进行这些操作可以模拟自然界中的进化过程，逐步使种群逼近最优解。
种群进化过程中需要综合考虑选择压力、交叉概率、变异概率等参数的调整，以平衡探索和利用的关系。
总之，遗传算法通过模拟自然界中的进化过程，利用遗传、交叉和变异操作来问题的解空间，从而找到最优解或近似最优解。
其基本原理包括个体表示、适应度函数、选择、交叉、变异和种群进化。
遗传算法在优化、机器学习等领域具有广泛应用。
遗传算法基本概念
遗传算法基本概念一、引言遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物进化原理的搜索和优化方法，它是模拟自然界生物进化过程的一种计算机算法。
遗传算法最初由美国科学家Holland于1975年提出，自此以来，已经成为了解决复杂问题的一种有效工具。
二、基本原理遗传算法通过模拟自然界生物进化过程来求解最优解。
其基本原理是将问题转换为染色体编码，并通过交叉、变异等操作对染色体进行操作，从而得到更优的解。
1. 染色体编码在遗传算法中，问题需要被转换成染色体编码形式。
常用的编码方式有二进制编码、实数编码和排列编码等。
2. 适应度函数适应度函数是遗传算法中非常重要的一个概念，它用来评价染色体的适应性。
适应度函数越高，则该染色体越有可能被选中作为下一代群体的父代。
3. 选择操作选择操作是指从当前群体中选择出适应度较高的个体作为下一代群体的父代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、竞赛选择和随机选择等。
4. 交叉操作交叉操作是指将两个父代染色体的一部分基因进行交换，产生新的子代染色体。
常用的交叉方法有单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。
5. 变异操作变异操作是指在染色体中随机改变一个或多个基因的值，以增加种群的多样性。
常用的变异方法有随机变异、非一致性变异和自适应变异等。
三、算法流程遗传算法的流程可以概括为：初始化种群，计算适应度函数，选择父代，进行交叉和变异操作，得到新一代种群，并更新最优解。
具体流程如下：1. 初始化种群首先需要随机生成一组初始解作为种群，并对每个解进行编码。
2. 计算适应度函数对于每个染色体，需要计算其适应度函数值，并将其与其他染色体进行比较。
3. 选择父代根据适应度函数值大小，从当前种群中选择出若干个较优秀的染色体作为下一代群体的父代。
4. 进行交叉和变异操作通过交叉和变异操作，在选出来的父代之间产生新的子代染色体。
5. 更新最优解对于每一代种群，需要记录下最优解，并将其与其他染色体进行比较，以便在下一代中继续优化。
遗传算法 算法原理
遗传算法算法原理（原创实用版）目录1.遗传算法的概述2.遗传算法的原理3.遗传算法的应用正文一、遗传算法的概述遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
其核心思想是基于自然选择、遗传和突变等生物学原理，通过群体中的个体在不断迭代中进行优胜劣汰，达到解决问题和优化目标的效果。
遗传算法在解决复杂问题、非线性问题和全局最优解问题等方面具有较强的优势，广泛应用于各个领域。
二、遗传算法的原理1.遗传操作遗传算法的基本操作包括选择、交叉和变异。
选择操作是根据适应度函数对当前群体中的个体进行评估，选择优秀个体进行繁殖。
交叉操作是将选中的优秀个体进行染色体互换，产生新的后代。
变异操作是在后代中随机选择某个位点进行变异，以一定的概率产生新的特性。
2.适应度函数适应度函数是遗传算法中的重要概念，用于评估每个个体的优劣程度。
适应度函数的取值范围为 [0, 1]，其中 1 表示最优解，0 表示最劣解。
在遗传算法中，适应度函数的取值会直接影响到个体的选择和淘汰。
3.遗传算法的基本流程遗传算法的基本流程如下：（1）初始化种群：创建一个初始种群，包括多个随机生成的个体，每个个体表示一个解。
（2）评估适应度：计算种群中每个个体的适应度值。
（3）选择操作：根据适应度值对种群进行选择，选择一定数量的优秀个体进行繁殖。
（4）交叉操作：对选中的优秀个体进行染色体互换，生成新的后代。
（5）变异操作：在后代中随机选择某个位点进行变异，以一定的概率产生新的特性。
（6）更新种群：将新产生的后代替换掉原种群中一些适应度较低的个体，形成新的种群。
（7）重复步骤 2-6，直至满足停止条件。
三、遗传算法的应用遗传算法在许多领域都取得了显著的应用成果，如机器学习、控制系统、信号处理、图像处理、运筹学等。
智能控制-遗传算法
例4.2 用遗传算法求 max f (x) 1 x2, x [0,1].
由于对连续变量求解，要解决的一个问题是如何编码。假设对解的误 差要求是1/16，则可以采用4位二进制编码。对应关系为
❖ 进化发生在解的编码上。这些编码按生物学的术语称为染色体。由于对 解进行了编码，优化问题的一切性质都通过编码来研究。编码和解码是 遗传算法的一个主题。
❖ 自然选择规律决定哪些染色体产生超过平均数的后代。遗传算法中，通 过优化问题的目标而人为地构造适应函数以达到好的染色体产生超过平 均数的后代。
❖ 当染色体结合时，双亲的遗传基因的结合使得子女保持父母的特征。 ❖ 当染色体结合后，随机的变异会造成子代同父代的不同。
遗传算法
STEP1 选择问题的一个编码；给出一个有N个染色体的初始群体pop(1),t:=1
STEP2 对群体pop(t)中的每一个染色体popi(t)计算它的适应函数 fi fitness( popi (t))
STEP3 若停止规则满足，则算法停止；否则，计算概率
pi
fi
N
,
fi
j 1
i 1, 2 ,, N
若他们结合，采用如下的交配方式称为简单交配
x2 (11| 001)
y1 (11|111)
x3 (01|111)
y2 (01| 001)
x2 (11| 001)
y3 (11| 000)
x4 (01| 000)
y4 (01| 001)
即交换第二个位置以后的基因，得到 y1, y2, y3 和 y4 。若 y4 的第一个基因发生变异，则变成 y4 (11001 ) 。
遗传算法-教案
遗传算法【教学目标】1.了解遗传算法的背景2.理解基本思想3.理解遗传算法的计算过程4.了解特点5.【教学重点】1.理解基本思想2.理解遗传算法的计算过程【教学难点】1.理解基本思想2.理解遗传算法的计算过程【教学准备】多媒体课件【教学过程】一、创设问题，引入课题【提问】二者有何联系呢？6.11 遗传算法简述一、背景依据生物进化论的“适者生存”规律而提出主要生物进化特征体现（1）进化发生在解的编码（染色体）上。
（2）自然选择规律决定优秀的染色体产生超过平均数的后代。
遗传算法通过优化目标构造适应函数以达到好的染色体超过平均数的后代。
（3）染色体结合时，双亲的遗传基因结合使得子女保持父母的特征。
（4）当染色体结合后，随机变异会造成子代与父代不同。
二. 基本思想1.对求解空间的各个解进行编码。
2.在寻优过程中，通过对染色体进行结合（选择、交配和变异），不断产生新的解3.根据适应函数在新解中选择部分染色体继续进行结合，4.直至最终找到最好的解。
切削用量：切削深度 ap 、切削宽度 aw、切削速度 v 、铣刀每齿进给量 az，v 和az二项作为优化物种v的工作范围是1～250 m /min,az的范围是0. 015～0. 20 m mv= 150 m /min, 二进制数表达10010110。
az= 0. 10 mm , 二进制数表达01100100适合度是反映物种对优化目标的适应能力。
基因重组• 以生产率为目标的适合度函数 F 1 F 1= 1 / T w = f 1 (a z , v ) , (a z , v )∈ D .式中 T w 为单个工序生产时间, D 为切削参数范围。
• 以生产成本为目标的适合度函数 • F 2 = 1 /C w = f 2 (a z , v ) , (a z , v )∈ D . 式中: C w 为单个工序的生产成本。
• 默认目标函数 F M 在实际生产中, 追求的是低成本下的较高生产率, F M = M RR /T = f ( f z v ) , (f z v )∈ D . 式中, M RR 为金属与除量,单位为 mm 3/min, 反映生产率; T为刀具耐用度理论计算值,反映成本。
遗传算法的基本原理和求解步骤
遗传算法的基本原理和求解步骤遗传算法呀，就像是一场生物进化的模拟游戏呢。
它的基本原理其实是从生物遗传学那里得到灵感的哦。
我们把要解决的问题看作是一个生物种群生存的环境。
在这个算法里，每个可能的解就像是种群里的一个个体。
这些个体都有自己独特的“基因”，这个“基因”就代表了解的一些特征或者参数啦。
比如说，如果我们要找一个函数的最大值，那这个函数的输入值可能就是个体的“基因”。
然后呢，遗传算法会根据一定的规则来判断这些个体的“好坏”，就像大自然里判断生物适不适合生存一样。
这个“好坏”是通过一个适应度函数来衡量的，适应度高的个体就像是强壮的生物，更有机会生存和繁衍后代呢。
那它的求解步骤可有趣啦。
第一步是初始化种群。
就像是在一个新的星球上创造出一群各种各样的小生物。
我们随机生成一些个体，这些个体的“基因”都是随机设定的。
接下来就是计算适应度啦。
这就像是给每个小生物做个健康检查，看看它们有多适合这个环境。
然后是选择操作。
这就好比是大自然的优胜劣汰，适应度高的个体就有更大的机会被选中，就像强壮的动物更有可能找到伴侣繁衍后代一样。
再之后就是交叉操作啦。
选中的个体之间会交换一部分“基因”，就像生物繁殖的时候基因的混合，这样就可能产生出更优秀的后代呢。
最后还有变异操作。
偶尔呢，某个个体的“基因”会发生一点小变化，就像生物突然发生了基因突变。
这个变异可能会产生出一个超级厉害的个体，也可能是个不咋地的个体，不过这也给整个种群带来了新的可能性。
通过这样一轮一轮的操作，种群里的个体就会越来越适应环境，也就是我们要找的解会越来越接近最优解啦。
遗传算法就像是一个充满惊喜和探索的旅程，在这个旅程里，我们让这些“数字生物”不断进化，直到找到我们满意的答案呢。
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4.1 引言
GA与其它优化方法相比,具有如下特点: GA与其它优化方法相比,具有如下特点: 与其它优化方法相比
GA不是直接作用在参变量集上, GA不是直接作用在参变量集上, 而是利用参变 不是直接作用在参变量集上 量集的某种编码; 量集的某种编码; GA不是从单个点 不是从单个点, GA不是从单个点, 而是在群体中从多个点开始 搜索; 搜索; GA利用适应值信息 无需导数或其它辅助信息; 利用适应值信息, GA利用适应值信息, 无需导数或其它辅助信息;
4.1 引言
生物的进化是一个奇妙的优化过程,它通过选择淘 生物的进化是一个奇妙的优化过程, 突然变异, 汰,突然变异,基因遗传等规律产生适应环境变化的 优良物种. 优良物种.
例如,在人类的进化过程中,通过“物竞天择、适者生存” 例如,在人类的进化过程中,通过“物竞天择、适者生存” 自然的选择和淘汰,人类的身、心不断得到进化, 自然的选择和淘汰,人类的身、心不断得到进化,逐渐进 化成为这地球上的具有最高等智慧的主宰者. 化成为这地球上的具有最高等智慧的主宰者. 在这个进化过程中,不仅人的身体得到进化, 在这个进化过程中,不仅人的身体得到进化,而且人的智 智能也在得到进化. 慧、智能也在得到进化. 因此,生物的进化过程其实也是一种智能的进化、 因此,生物的进化过程其实也是一种智能的进化、优化 过程,也是一种智能行为. 物竞天择 适者生存” 物竞天择、 过程,也是一种智能行为.“物竞天择、适者生存”中蕴 涵了智能的光辉、蕴涵了优化的思想. 涵了智能的光辉、蕴涵了优化的思想.
Darwin进化论及进化系统模型 4.2.1 Darwin进化论及进化系统模型
生物进化过程(循环图): 生物进化过程(循环图):
初始群体 新的群体
竞争 淘汰体
初始种群
繁殖
变异
Darwin进化论及进化系统模型 4.2.1 Darwin进化论及进化系统模型
自Darwin以来的新进化学说强调: Darwin以来的新进化学说强调: 以来的新进化学说强调
优化 NP完全 NP完全 高度复杂的非线性问题
4.1 引言
近年,GA在各应用领域中得到极大重视,并广泛应用 近年,GA在各应用领域中得到极大重视, ,GA在各应用领域中得到极大重视 于各领域的优化、搜索、问题求解中, 于各领域的优化、搜索、问题求解中,并在
模式识别、 模式识别、 NN、 NN、 图像处理、 图像处理、 机器学习、 机器学习、 工业优化控制、 工业优化控制、 自适应控制、 自适应控制、 生物科学、 生物科学、 社会科学
这一年是GA研究的历史上十分重要的一年. 这一年是GA研究的历史上十分重要的一年. GA研究的历史上十分重要的一年 Holland在他的著名专著 在他的著名专著《 Holland在他的著名专著《Adaptation in Natural Systems》中系统地阐述了GA GA的基 and Artificial Systems》中系统地阐述了GA的基 本理论和方法,并提出了对GA GA的理论研究和发展极为 本理论和方法,并提出了对GA的理论研究和发展极为 重要的模式理论(schemata 重要的模式理论(schemata theory). 该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并 行性的重要性. 行性的重要性.
Charles Darwin
Darwin进化论及进化系统模型 4.2.1 Darwin进化论及进化系统模型
物种每个个体的基本特征由后代所继承, 物种每个个体的基本特征由后代所继承 ,但后代 又会产生一些异于父代的新变化. 又会产生一些异于父代的新变化. 在环境变化时,只有那些能适应环境的个体特征 在环境变化时, 方能保留下来. 方能保留下来.
4.1 引言
GA的优点: GA的优点: 的优点
较容易的和其它方法结合 避免陷入局部最优解
即使在较短的有限时间内,也能获得较好的次优解、 即使在较短的有限时间内,也能获得较好的次优解、 满意解. 满意解.
鲁棒性佳
对优化问题的初始条件(状态)依赖性小。 对优化问题的初始条件(状态)依赖性小。 抗干扰性强。 抗干扰性强。
4.1 引言
同年,DeJong完成了他的重要论文《遗传自适应 同年,DeJong完成了他的重要论文《 ,DeJong完成了他的重要论文 系统的行为分析》 系统的行为分析》.
他在该论文中所做的研究工作可看作是GA发展过程 他在该论文中所做的研究工作可看作是GA发展过程 GA 中的一个里程碑,这是因为他把Holland Holland的模式理论 中的一个里程碑,这是因为他把Holland的模式理论 与他的计算使用结合起来. 与他的计算使用结合起来.
个体是基本的选择目标; 个体是基本的选择目标; 随机过程在进化中起重大作用, 随机过程在进化中起重大作用 ,遗传变异大部分 是偶然现象; 是偶然现象; 进化是在适应中变化的, 形式多样, 进化是在适应中变化的 , 形式多样 , 不仅是基因 的变化; 的变化; 选择是概率型的,而不是决定型的. 选择是概率型的,而不是决定型的.
4.1 引言
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)就是根据生物进 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)就是根据生物进 化思想而启发得出的一种智能理论和方法. 化思想而启发得出的一种智能理论和方法.
它是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然 选择原则的搜索算法, 选择原则的搜索算法,是通过对生物进化的归纳和模拟 得到的一种仿生算法. 得到的一种仿生算法. GA在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法 在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法, GA在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法,是 一种具有普适性的优化方法. 一种具有普适性的优化方法.
GA的发展历程为: GA的发展历程为: 的发展历程为
1965年,Michigan大学的Holland首次提出了人工遗传操 1965年,Michigan大学的Holland首次提出了人工遗传操 大学的Holland 作的重要性,并把这些应用于自然系统和人工系统中. 作的重要性,并把这些应用于自然系统和人工系统中. 1967年,J.D.Bagley在他的论文中首次提出了GA这一术 在他的论文中首次提出了GA 1967年,J.D.Bagley在他的论文中首次提出了GA这一术 语与概念,并讨论了GA在自动博弈中的应用. GA在自动博弈中的应用 语与概念,并讨论了GA在自动博弈中的应用.
4.1 引言
1970年,Cavicchio把GA应用于模式识别中 应用于模式识别中. 1970年,Cavicchio把GA应用于模式识别中. 第一个把GA应用于函数优化的是Hollstien. GA应用于函数优化的是 第一个把GA应用于函数优化的是Hollstien. GA的理论和方法的系统性研究开始于1975年 的理论和方法的系统性研究开始于1975 而GA的理论和方法的系统性研究开始于1975年, 这一开创性工作是由J.H.Holland所实行. J.H.Holland所实行 这一开创性工作是由J.H.Holland所实行.
Mendel遗传学说 4.2.2 Mendel遗传学说
Mendel(1822-1884, Mendel(1822-1884, Father 1822 genetics)遗传学说最重 of genetics)遗传学说最重 要的是基因遗传原理. 要的是基因遗传原理. 它认为遗传以密码方式 存在细胞中, 存在细胞中,并以基因形 式包含在染色体内. 式包含在染色体内. 每个基因有特殊的位置 并控制某种特殊性质; 并控制某种特殊性质;所 以,每个基因产生的个体 对环境具有某种适应性. 对环境具有某种适应性.
GA的基本思想是基于达尔文 (Darwin) GA 的基本思想是基于达尔文(Darwin) 进化论 的基本思想是基于达尔文 (Darwin)进化论 和门德尔(Mendel)的遗传学说的, (Mendel)的遗传学说的 和门德尔(Mendel)的遗传学说的,下面将分别 介绍: 介绍:
Darwin进化论及进化系统模型 Darwin进化论及进化系统模型 Mendel的遗传学说 Mendel的遗传学说 GA的基本概念与术语 GA的基本概念与术语
第四章 遗传算法
目 录
引言 GA的基本概念 GA的基本概念
Darwin进化论及进化系统模型 Darwin进化论及进化系统模型 Mendel的遗传学说 Mendel的遗传学说 GA的基本概念与术语 GA的基本概念与术语
GA的原理 GA的原理
GA的目的 GA的目的 GA的基本原理 GA的基本原理 GA的算法过程 GA的算法过程
目 录
GA的应用 GA的应用
GA的特点 GA的特点 GA应用的关键 GA应用的关键 GA在函数优化中的应用 GA在函数优化中的应用 GA在组合优化中的应用 GA在组合优化中的应用
GA的理论分析 GA的理论分析 GA在智能控制中的应用 GA在智能控制中的应用 GA的发展展望 GA的发展展望 参考文献
因此对优化问题(函数)的限制较弱,灵活,通用性( 因此对优化问题(函数)的限制较弱,灵活,通用性(普 适性) 有着较广泛的应用领域. 适性)强,有着较广泛的应用领域.
GA利用概率转移规则, 而非确定性规则. GA利用概率转移规则, 而非确定性规则. 利用概率转移规则 GA在解空间内不是盲目的穷举或完全随机测试 在解空间内不是盲目的穷举或完全随机测试， GA在解空间内不是盲目的穷举或完全随机测试， 而是一种启发式搜索，效率优于其它算法。 而是一种启发式搜索，效率优于其它算法。
1989年Goldberg对GA从理论上,方法上和应用上 从理论上, 1989年Goldberg对GA从理论上 作了系统的总结. 作了系统的总结. 1990年代以来,以GA为代表的进化类算法及计算 1990年代以来, GA为代表的进化类算法及计算 年代以来 智能理论和算法得到极大重视.1994 .1994年在美国召 智能理论和算法得到极大重视.1994年在美国召 开了第一届世界计算智能大会, 开了第一届世界计算智能大会,欣起了进化类算 法研究和应用的热潮. 法研究和应用的热潮.