第四章遗传算法1-文档资料
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遗传算法——遗传算法共83页文档
遗传算法——遗传算法
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
《遗传算法简介》课件
评估新个 体的适应 度
保留适应 度较高的 新个体
重复以上 步骤，直 到达到预 定的迭代 次数或满 足停止条 件
达到预设的迭代 次数
找到最优解
达到预设的运行 时间
满足预设的误差 范围
PART FIVE
搜索效率高： 能够快速找到最优解ຫໍສະໝຸດ 适应性强：能 够适应复杂的
搜索空间
鲁棒性强：能 够处理噪声和
不确定性
群的多样性
起源：1960年代，由美国学者霍 兰德提出
应用：广泛应用于优化问题、机器 学习等领域
添加标题
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发展：1970年代，由美国学者戈 德堡等人进一步发展
现状：已成为人工智能领域的重要 算法之一
优化问题：如旅行商问题、背包问题等 机器学习：如分类、回归、聚类等 生物信息学：如基因序列分析、蛋白质结构预测等 工程设计：如天线设计、电路设计等 机器人控制：如路径规划、运动控制等 经济金融：如投资组合优化、风险评估等
锦标赛算法： 将个体分为 若干组，每 组进行比赛， 胜者进入下 一轮
结果：选择 出适应度较 高的个体进 行交叉操作
目的：产生新的个体 方法：选择两个父代个体，交换部分基因 特点：保持父代个体的优点，避免缺点 应用：广泛应用于优化问题、人工智能等领域
随机选择 个体进行 变异
改变个体 的基因值
产生新的 个体
,
汇报人：
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
遗传算法是一 种优化算法， 通过模拟生物 进化过程来寻
找最优解
遗传算法包括 选择、交叉和 变异三个基本
操作
选择操作：根 据适应度函数 选择优秀的个
遗传算法_精品文档
几种方法求得： • 预先指定的一个较大的数。 • 进化到当前代为止的最大目标函数值。 • 当前代或最近几代群体中的最大目标函数值。
遗传算法
2.名词解释
（3）染色体与基因
染色体（chromosome） 就是问题中个体的某种字符串形式的编码表示。字符串
中的字符也就称为基因（gene）。
例如：
个体
染色体
• 预先指定的一个较小的数。 • 进化到当前代为止的最小目标函数值。 • 当前代或最近几代群体中的最小目标函数值。
遗传算法
➢ 个体适应度评价
方法二：对于求目标函数最小值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
Cmax - f(X) if f(X) Cmax
0
if f(X) Cmax
其中，Cmax是一个适当地相对比较大的数，它可用下面
遗传算法
➢ 选择-复制操作
[论盘选择示例]
个体序号 适应度
适应度累计值 随机数
被选中的个体号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8 2 17 7 2 12 11 7 3 7 8 10 27 34 36 48 59 66 69 76 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 1 2 3 3 4 6 7 7 8 10
种群
繁殖
变异
交叉
后种群
遗传算法
1. 处理步骤
（1）对优化问题构造初始可行解解集并对其编码，每个可行 解的编码对应于遗传中的一条染色体，编码的目的是为了方便 后续处理。
→ 种群 （2）对每个可行解进行评价，淘汰一部分较差的可行解，剩 下的可行解构成一个可以繁殖下一代的群体。
→ 繁殖 （3）淘汰后剩下的可行解两两交叉繁殖出新的子代解。
遗传算法
2.名词解释
（3）染色体与基因
染色体（chromosome） 就是问题中个体的某种字符串形式的编码表示。字符串
中的字符也就称为基因（gene）。
例如：
个体
染色体
• 预先指定的一个较小的数。 • 进化到当前代为止的最小目标函数值。 • 当前代或最近几代群体中的最小目标函数值。
遗传算法
➢ 个体适应度评价
方法二：对于求目标函数最小值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
Cmax - f(X) if f(X) Cmax
0
if f(X) Cmax
其中，Cmax是一个适当地相对比较大的数，它可用下面
遗传算法
➢ 选择-复制操作
[论盘选择示例]
个体序号 适应度
适应度累计值 随机数
被选中的个体号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8 2 17 7 2 12 11 7 3 7 8 10 27 34 36 48 59 66 69 76 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 1 2 3 3 4 6 7 7 8 10
种群
繁殖
变异
交叉
后种群
遗传算法
1. 处理步骤
（1）对优化问题构造初始可行解解集并对其编码，每个可行 解的编码对应于遗传中的一条染色体，编码的目的是为了方便 后续处理。
→ 种群 （2）对每个可行解进行评价，淘汰一部分较差的可行解，剩 下的可行解构成一个可以繁殖下一代的群体。
→ 繁殖 （3）淘汰后剩下的可行解两两交叉繁殖出新的子代解。
遗传算法简介课件
机器学习
遗传算法可用于机器学 习中的参数优化。通过 优化模型参数，可以提 高机器学习算法的性能
。
生产调度
在生产调度领域，遗传 算法可以用于解决作业 调度、资源分配等问题 。通过演化调度方案， 可以实现生产资源的高
效利用。
路径规划
遗传算法在路径规划中 也有应用，如机器人路 径规划、物流配送路径 规划等。通过编码路径 信息，并利用遗传操作 进行优化，可以找到最
优的路径方案。
遗传算法的调优策略
选择合适的编码方式
针对具体问题，选择合适的编码方式（如二进制 编码、实数编码等）能够更好地表示问题的解， 提高遗传算法的性能。
选择适当的遗传操作
选择、交叉和变异等遗传操作是影响遗传算法性 能的关键因素。根据问题特性，选择合适的遗传 操作能够提高算法的收敛速度和寻优能力。
设计适应度函数
适应度函数用于评估个体优劣，设计合适的适应 度函数能够引导算法朝着优化目标演化。
控制种群规模和演化代数
种群规模和演化代数是影响遗传算法搜索空间和 搜索效率的重要因素。根据问题规模和计算资源 ，合理设置种群规模和演化代数能够在有限时间 内获得较好的优化结果。
05
总结与展望
遗传算法总结
Байду номын сангаас
编码原理
将问题的解表示为一种编码方式，如二进 制编码、实数编码等。编码后的个体组成 种群。
变异操作
模拟基因突变过程，对个体编码进行随机 改变，增加种群多样性。
适应度函数
用于评估个体优劣的函数，根据问题需求 设计。适应度高的个体有更大概率被选中 进行后续操作。
交叉操作
模拟生物繁殖过程中的基因交叉，通过两 个个体的编码进行交叉操作，生成新的个 体。
遗传算法详解范文
遗传算法详解范文
一、什么是遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于自然选择和遗传的算法，是由John Holland于1960年提出的，它是为了解决复杂的全局优化问题而设计的全局优化算法。
在计算机科学中，遗传算法是一种利用遗传进化的思想，模拟生物进化的过程，通过繁殖、淘汰，以及多样性和变异的原理，在有效的空间中，不断改进解决方案，以得到最优解的一种方法。
二、遗传算法工作原理
遗传算法是一种仿生的全局优化方法，它基于自然选择和遗传进化中的基本概念，通过模拟和改进自然选择和遗传，对问题进行全局优化。
其工作原理是模拟生物进化过程，将生物进化中求解能力最强的种群变化适应度最大的种群，优胜劣汰，交叉繁殖，变异演化，以期望获得全局最优解。
在遗传算法中，种群通过遗传演算，数次进化，演化出适应环境最优的解决方案。
遗传算法会先初始化一组解决方案，称为“种群”，然后不断的进行繁殖、交叉、突变、选择等运算，逐渐将种群中的个体演化为最优的解决方案。
遗传算法的具体操作步骤如下：
（1）初始化：为了使遗传算法发挥作用，首先要求用户提供一组初始解（个体）。
遗传算法-1
生物能够繁衍是因为当代的生物物种基因遗传 给下一代，生物能够进化是因为存在个体在遗传过 程中自身或外界促发出现错误复制而发生变异，以 及个体之间交配繁殖，同时存在物竞天择，优胜劣 汰，适者生存的自然法则。 遗传算法模拟自然，并借用生物学中的一些术 语。生物进化是各个个体参与的。在遗传算法中， 目标函数的n维决策矢量 x ( 1, 2,, n) 表示成由 l 个符号 X i(i 1, 2,, l ) 组成的符号串 X ， 即 X X 1 X 2 X l x ( x1, x2,xn)
染色体由脱氧核糖核酸（简称DNA）的物质构成
的。DNA在染色体中有规则地排列着，其基本结构单位 是核苷酸。许多核苷酸形成一个长长的链状结构。两 个链状结构再通过碱基间的氢键有规律的扭在一起， 形成一种双螺旋结构，基因就是DNA长链结构中占有一
定位置的基本遗传单位，从而遗传信息在一条长链上
按一定规律排列，形成了遗传编码。基因在染色体中 所占据的位置称为基因座(Locus)。同一个基因座上可 能有的全部基因称为等位基因(Allele)。
基因型(Genotype)：
某种生物所特有的基因及其构成形式称为该 生物的基因型。
表现型(Phenotype) ： 生物在外部环境中所表现出的相应的性状称为 该生物的表现型。
基因组(Genome) ：
细胞核中所有染色体所携带的遗传信息的全体。
细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制
而转移到新产生的细胞中，从而新细胞继承
生物进化是通过生物活动中染色体的遗传、染色体 的交叉和染色体的变异，以及物竞天择、优胜劣汰、 适者生存的生物竞争机制实现的。在遗传算法的最优 解的搜索过程中，仿此定义三个操作算子作用于群体 P(t)，产生新一代群体 P(t+1)。这三个算子是：
遗传算法(精讲)
6
适应值
三、遗传算法的基本流程（1） 遗传算法的基本流程（ ）
基本步骤：
确定实际问题参数集 对参数进行编码 （1）选择编码策略，把参数集合X和域转换为相应编码空间S。 选择编码策略，把参数集合X和域转换为相应编码空间S （2）定义适应值函数f(x)。 定义适应值函数f(x)。 f(x) 初始化群体P(t) 定义遗传策略，包括选择群体大小、交叉、 （3）定义遗传策略，包括选择群体大小、交叉、变异方法以及确定交 叉概率Pc、变异概率Pm等遗传参数。 叉概率P 变异概率P 等遗传参数。 评价群体 随机初始化生成群体P(t) P(t)。 （4）随机初始化生成群体P(t)。 （5）计算群体中个体的适应值f(X)。 计算群体中个体的适应值f(X)。 f(X) 群体P(t+1) 满足停止准则？ 按照遗传策略，运用选择、交叉和变异操作作用于群体， （6）按照遗传策略，运用选择、交叉和变异操作作用于群体，形成下 三个基本操作： 一代群体。 一代群体。 结束 群体P(t) 1、选择 判断群体性能是否满足某一指标，或者已完成预定跌代次数， （7）判断群体性能是否满足某一指标，或者已完成预定跌代次数，不 遗传操作 2、交叉 满足则返回第6 或者修改遗传算法再返回第6 满足则返回第6步，或者修改遗传算法再返回第6步。 3、变异 其他高级操作 标准遗传算法基本流程框图 7
2
一、遗传算法概述（2） 遗传算法概述（
基本思想 使用模拟生物和人类进化的方法求 解复杂的优化问题，因而也称为模拟 解复杂的优化问题， 进化优化算法。 进化优化算法。将择优与随机信息交 换结合在一起。在每一代中， 换结合在一起。在每一代中，使用上 一代中最好的， 一代中最好的，即最适应环境的位或 片段，形成新的人工生物集。 片段，形成新的人工生物集。
适应值
三、遗传算法的基本流程（1） 遗传算法的基本流程（ ）
基本步骤：
确定实际问题参数集 对参数进行编码 （1）选择编码策略，把参数集合X和域转换为相应编码空间S。 选择编码策略，把参数集合X和域转换为相应编码空间S （2）定义适应值函数f(x)。 定义适应值函数f(x)。 f(x) 初始化群体P(t) 定义遗传策略，包括选择群体大小、交叉、 （3）定义遗传策略，包括选择群体大小、交叉、变异方法以及确定交 叉概率Pc、变异概率Pm等遗传参数。 叉概率P 变异概率P 等遗传参数。 评价群体 随机初始化生成群体P(t) P(t)。 （4）随机初始化生成群体P(t)。 （5）计算群体中个体的适应值f(X)。 计算群体中个体的适应值f(X)。 f(X) 群体P(t+1) 满足停止准则？ 按照遗传策略，运用选择、交叉和变异操作作用于群体， （6）按照遗传策略，运用选择、交叉和变异操作作用于群体，形成下 三个基本操作： 一代群体。 一代群体。 结束 群体P(t) 1、选择 判断群体性能是否满足某一指标，或者已完成预定跌代次数， （7）判断群体性能是否满足某一指标，或者已完成预定跌代次数，不 遗传操作 2、交叉 满足则返回第6 或者修改遗传算法再返回第6 满足则返回第6步，或者修改遗传算法再返回第6步。 3、变异 其他高级操作 标准遗传算法基本流程框图 7
2
一、遗传算法概述（2） 遗传算法概述（
基本思想 使用模拟生物和人类进化的方法求 解复杂的优化问题，因而也称为模拟 解复杂的优化问题， 进化优化算法。 进化优化算法。将择优与随机信息交 换结合在一起。在每一代中， 换结合在一起。在每一代中，使用上 一代中最好的， 一代中最好的，即最适应环境的位或 片段，形成新的人工生物集。 片段，形成新的人工生物集。
《遗传算法》课件
个体选择策略
轮盘赌选择
按照适应度大小进行选择， 适应度越大的个体被选中的 概率越高。
锦标赛选择
随机选择一组个体进行比较， 选择适应度最好的个体。
随机选择
随机选择一部分个体作为下 一代。
杂交操作的实现方法
单点杂交 多点杂交 均匀杂交
从两个个体的某个交叉点将两个个体分割，并交 换剩下的部分。
从两个个体的多个交叉点将两个个体分割，并交 换剩下的部分。
遗传算法的基本流程
1
评估适应度
2
计算每个个体的适应度。
3
交叉操作
4
通过交叉操作产生新的个体。
5
替换操作
6
将新的个体替换种群中的一部分个体。
7
输出结果
8
输出最优解作为最终结果。
初始化种群
生成初始的候选解。
选择操作
根据适应度选择优秀的个体。
变异操作
对个体进行变异以增加多样性。
迭代
重复执行选择、交叉和变异操作直至满足 终止条件。
智能控制
如机器人路径规划和智能决策。
数挖掘
例如聚类、分类和回归分析。
遗传算法的优缺点
1 优点
能够全局搜索、适应复杂问题和扩展性强。
2 缺点
计算量大、收敛速度慢和参数选择的难度。
遗传算法的基本概念
个体
候选解的表示，通常采用二进 制编码。
适应度函数
评价候选解的质量，指导选择 和进化过程。
种群
多个个体组成的集合，通过遗 传操作进行进化。
遗传算法实例分析
旅行商问题
遗传算法可以用于求解旅行商问 题，找到最短路径。
背包问题
调度问题
遗传算法可以用于求解背包问题， 找到最优的物品组合。
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4.3 遗传算法的改进
4.3.1 CHC算法 4.3.2 自适应遗传算法 4.3.3 基于小生境技术的遗传算法
4.4 遗传算法的应用
4.4.1 4.4.2 4.4.3 4.4.4 4.4.5 解决带约束的函数优化问题 解决多目标优化问题 解决组合优化问题 遗传算法在过程建模中的应用 遗传算法在模式识别中的应用
1991年，L. Davis编辑出版了《遗传算法手册》， 其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量 的应用实例。
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
几个名词概念
遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能
所所所所所所
所所所所 所所所所 所所所所所所所 所所所所所 所所所所所 所所所所
60年代， L. J. Fogel在设计有限态自动机时提出进 化规划的思想。1966年Fogel等出版了《基于模拟 进化的人工智能》，系统阐述了进化规划的思想。
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
产生
60年代中期，美国Michigan大学的J. H. Holland教 授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然
于是提出将这类方法统称为“进化计算”
( Evolutionary Computation ) 。
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
几个名词概念
计算智能：
计算智能主要包括神经计算、进化计算和模糊计 算等。它们分别从不同的角度模拟人类的智能活 动，以使计算机具有智能。 通常将基于符号处理的传统人工智能称为符号智 能，以区别于正在兴起的计算智能。 符号智能的特点是以知识为基础，偏重于逻辑推 理，而计算智能则是以数据为基础，偏重于数值 计算。
所所所所
所所所所所 所所所所
所所所所
所所所所所所所
所所所所
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
几个名词概念
进化计算：
由于遗传算法、进化规划和进化策略是不同领域 的研究人员分别独立提出的，在相当长的时期里 相互之间没有正式沟通。直到90年代，才有所交 流。 他们发现彼此的基本思想具有惊人的相似之处，
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数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.生物学家开始研究运用数字计算 机模拟生物的自然遗传与自然进化过程；
1963年，德国柏林技术大学的I. Rechenberg和H. P. Schwefel，做风洞实验时，产生了进化策略的初步 思想；
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数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识
达尔文的自然选择说
遗传（heredity）：子代和父代具有相
同或相似的性状，保证物种的稳定性； 变异（variation）：子代与父代，子代不同个体之 间总有差异，是生命多样性的根源； 生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保 留，不具适应性变异的个体被淘汰。 自然选择过程是长期的、缓慢的、连续的过程。
和人工系统的自适应行为研究和串编码技术； 1967年，他的学生J. D. Bagley在博士论文中首次提 出“遗传算法(Genetic Algorithms)”一词；
1975年，Holland出版了著名的“Adaptation in Natural and Artificial Systems”，标志遗传算法的 诞生。
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语
染色体（chromosome）：遗传物质的载体；
脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，双螺 旋结构；
遗传因子（gene）：DNA或RNA长链结构中占有 一定位置的基本遗传单位；
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数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
发展
70年代初，Holland提出了“模式定理”（Schema Theorem），一般认为是“遗传算法的基本定理”， 从而奠定了遗传算法研究的理论基础；
1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议， 并且成立了国际遗传算法学会(ISGA， International Society of Genetic Algorithms)；
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 遗传算法的产生与发展
发展
1989年，Holland的学生D. J. Goldherg出版了 “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning”，对遗传算法及其应用作了全 面而系统的论述；
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语
基因型（genotype）：遗传因子组合的模型；
表现型（phenotype）：由染色体决定性状的外部 表现；
4.2 基本遗传算法
4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 4.2.5 4.2.6 4.2.7 4.2.8 简单函数优化的实例 遗传基因型 适应度函数及其尺度变换 遗传操作——选择 遗传操作——交叉/基因重组 遗传操作——变异 算法的设计与实现 模式定理
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
第四章 遗传算法
教学重点
掌握遗传算法的二进制编码 掌握遗传算法的适应度函数设计 掌握遗传算法的三个遗传算子
教学难点
遗传算法的三个遗传算子
智能优化计算
数学与统计学院 2013年
4.1 遗传算法简介
4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.1.4 4.1.5 遗传算法的产生与发展 生物进化理论和遗传学的基本知识 遗传算法的思路与特点 遗传算法的基本操作 遗传算法的应用