智能控制技术第7章遗传算法PPT课件
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人工智能-遗传算法(PPT 72张)
遗传算法是一种模拟自然界生物遗传学和生物进化论的优化方法，由密歇根大学的J.Holland教授于1975年提出。它通过人工方式构造了一类并行随机搜索最优化方法，对生物进化过程进行数学仿真，是进化计算的重要形式。遗传算法直接对结构对象进行操作，不依赖于求导和函数连续性，具有隐含并行性和全局寻优能力。它采用概率化的寻优方法，自适应地调整搜索方向，广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理等领域。遗传算法基于达尔Байду номын сангаас的自然选择学说，通过遗传、变异和适者生存的原理，将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串群体中。通过复制、交叉及变异操作对个体进行筛选，适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，实现群体中个体适应度的不断提高，最终得到全局最优解。
遗传算法课件PPT ppt课件 ppt课件
2020/4/17
33
五.GA的各种变形（32）
I. 截断选择： 选择最好的前T个个体，让每一个有1/T的 选择概率，平均得到NP/T个繁殖机会。
例：NP=100,T=50 即100名学生，成绩前50名的选出。每人的选
择概率为1／50，有平均2个机会。 缺点：这种方法将花费较多的时间在适应值的
排序上。
c. k的取值： 0 M ， k ， k1r r0.9,0.99，9
调节 M和 r，从而来调节 k
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28
五.GA的各种变形（27）
d.引入 的k 目的：
调k 节选择压力，即好坏个体选择概率的
差，使广域搜索范围宽保持种群的多样性，而
局域搜索细保持收敛性。如下图表示：
k
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34
五.GA的各种变形（33）
II. 顺序选择： a. 步骤： ⑴ 从好到坏排序所有个体 ⑵ 定义最好个体的选择概率为 q,则第 j个个
体的选择概率为：
pjq1qj1
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五.GA的各种变形（34）
⑶ 由于 N j1P q1qj1 N P q11 1q1
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1
遗传算法
• 五.遗传算法的各种变形 • 5.1其它编码方法 • 5.2遗传运算中的问题 • 5.3适值函数的标定(Scaling) • 5.4选择策略 • 5.5停止准则 • 六. 应用
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2
五.GA的各种变形（1）
5.1 其它编码方法
① 顺序编码：用1到N的自然数的不同顺序来 编码，此种编码不允许重复，即 xi 1,2,,N 且 xi x j，又称自然数编码。 该法适用范围很广：指派问题、旅行商问题和
遗传算法的实例ppt课件.ppt
上述操作反复执行，个体逐渐优化
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法的手工模拟计算示例
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：
个体
A
B
C
D
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
步骤三：交叉
• 选中的优势个体进行交叉 ----- 由父个体生成子个体
相同的两个父个体生成相同的两个子个体
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
• 程序结束时，最优个体即为所求解 • 程序结束的判定
根据循环次数 根据最大适应度 根据种群中相同个体数与总个体数的比值
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法各步骤的评价
• 选择 --- 优胜劣汰
011101 111001 101011 111001
配对情况 交叉点位置
1-2
1-2：2
3-4
3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
变异点 变异结果
4 011101 5 111111 2 111001 6 111010
子代群体p(1) x1 x2
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法的手工模拟计算示例
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：
个体
A
B
C
D
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
步骤三：交叉
• 选中的优势个体进行交叉 ----- 由父个体生成子个体
相同的两个父个体生成相同的两个子个体
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
• 程序结束时，最优个体即为所求解 • 程序结束的判定
根据循环次数 根据最大适应度 根据种群中相同个体数与总个体数的比值
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法各步骤的评价
• 选择 --- 优胜劣汰
011101 111001 101011 111001
配对情况 交叉点位置
1-2
1-2：2
3-4
3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
变异点 变异结果
4 011101 5 111111 2 111001 6 111010
子代群体p(1) x1 x2
遗传算法详细讲解PPT学习教案
§1 基本概念
第3页/共69页
第七章 遗传算法
生物遗传 概念在 遗传算 法中的 对应关 系
生物遗传 概念 适者生存 个体 染色 体 基因 适应 性 群体 种群
交叉（基 因重组 ） 变异
最优目标 值的解 有最大 可能留 住 解的编码 （字符 串、向 量等）
解中每一 分量的 特征（ 如分量 的值）
根据适应 函数值 选取的 一组解 通过交叉 原则产 生一组 新解的 过程
2 12 9 011 010 110
01 第7页/共690页 1
00 31 4
6
2
1
3
11
01
0
10 0 12
第七章 遗传算法
xi
110 011 010 110
f (xi)
6
3
2
6
总和 17
最小值 2
选择算 子作用 的效果 是提高 了群体 的平均 适应值 及最差的 适应值 ，低适 应值的 个体趋 于被淘 汰，高 适 应值的个 体趋于 被复制. 但是以 损失群 体的多 样性为 代价，选 择算子 并没有 产生新 的个体 ，当然 群体中 最 好个体的适应值不会改进 .
一、编码
编码是 GA 中的基础工作之一， GA 不能直接处理 解空间的 解数据 ，必须 通过编 码表成 遗传空 间的基 因 型数据 . 比较直观和常规的方法是 0、1 二进制编码 , 称为常规码 . 这种编码方法使算法的三个算子构造 比 较简单 .
这与人类的染色体
§2 实现的技术问成对题结构类似.
第15页/共69页
a1 表示价格 0 —— 高价格 1 —— 低价格
a2 表示饮料 0 —— 酒
1 —— 可乐
a3 表示速度 0 —— 慢
智能控制技术第7章遗传算法PPT课件
遗传算法的构成要素 （1）染色体编码方法
基本遗传算法使用固定长度的二进制符号来表示群体中的个体，其等位 基因是由二值符号集{0,1}所组成。初始个体基因值可用均匀分布的随机值生成， 如 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是18。
x100110100100110101
20
遗传算法
遗传算法的优化设计
25
遗传算法
遗传算法的操作过程
遗传算法流程图
26
遗传算法
遗传算法求函数极值
利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值
f2(x1,x2)10(x1 02x2)2(1x1)2 2.048 xi 2.048 (i1,2)
27
遗传算法
遗传算法求函数极值
二进制编码遗传算法求函数极大值 求解该问题遗传算法的构造过程：
第七章 遗 传 算 法
1
整体概况
概况一
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01
概况二
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02
概况三
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03
2
遗传算法
遗传算法的基本原理
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。
从 离 散 点 -2.048 到 离 散 点 2.048 ， 分 别 对 应 于 从 0000000000(0)到1111111111(1023)之间的二进制编码。
29
遗传算法
遗传算法求函数极值
将x1,x2分别表示的两个10位长的二进制编码串连接在一起， 组成一个20位长的二进制编码串，它就构成了这个函数优化问题的染色 体编码方法。使用这种编码方法，解空间和遗传算法的搜索空间就具有 一一对应的关系。
基本遗传算法使用固定长度的二进制符号来表示群体中的个体，其等位 基因是由二值符号集{0,1}所组成。初始个体基因值可用均匀分布的随机值生成， 如 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是18。
x100110100100110101
20
遗传算法
遗传算法的优化设计
25
遗传算法
遗传算法的操作过程
遗传算法流程图
26
遗传算法
遗传算法求函数极值
利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值
f2(x1,x2)10(x1 02x2)2(1x1)2 2.048 xi 2.048 (i1,2)
27
遗传算法
遗传算法求函数极值
二进制编码遗传算法求函数极大值 求解该问题遗传算法的构造过程：
第七章 遗 传 算 法
1
整体概况
概况一
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概况二
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概况三
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03
2
遗传算法
遗传算法的基本原理
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。
从 离 散 点 -2.048 到 离 散 点 2.048 ， 分 别 对 应 于 从 0000000000(0)到1111111111(1023)之间的二进制编码。
29
遗传算法
遗传算法求函数极值
将x1,x2分别表示的两个10位长的二进制编码串连接在一起， 组成一个20位长的二进制编码串，它就构成了这个函数优化问题的染色 体编码方法。使用这种编码方法，解空间和遗传算法的搜索空间就具有 一一对应的关系。
《遗传算法详解》课件
特点
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程，直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异，增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法，通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点，提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法（如梯度下降法、模拟退火算法等）相 结合，利用各自的优势，弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中，如函数优化、路径规划、机器学习等领域，混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整，使得适应度较高的个体有更低的交叉率，而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整，使得适应度较高的个体有更低的变异率，而适应度较低的个体有更高的变异率
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程，直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异，增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法，通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点，提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法（如梯度下降法、模拟退火算法等）相 结合，利用各自的优势，弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中，如函数优化、路径规划、机器学习等领域，混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整，使得适应度较高的个体有更低的交叉率，而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整，使得适应度较高的个体有更低的变异率，而适应度较低的个体有更高的变异率
《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。
《遗传算法》课件
总结词
达到预设迭代次数
详细描述
当遗传算法达到预设的最大迭代次数时，算法终止。此时 需要根据适应度值或其他指标判断是否找到了满意解或近 似最优解。
总结词
达到预设精度
详细描述
当遗传算法的解的精度达到预设值时，算法终止。此时可 以认为找到了近似最优解。
总结词
满足收敛条件
详细描述
当遗传算法的解满足收敛条件时，算法终止。常见的收敛 条件包括个体的适应度值不再发生变化、最优解连续多代 保持不变等。
多目标优化
传统的遗传算法主要用于单目标优化问题。然而 ，实际应用中经常需要解决多目标优化问题。因 此，发展能够处理多目标优化问题的遗传算法也 是未来的一个重要研究方向。
适应性遗传算法
适应性遗传算法是指根据问题的特性自适应地调 整遗传算法的参数和操作，以提高搜索效率和精 度。例如，可以根据问题的复杂度和解的质量动 态调整交叉概率、变异概率等参数。
自适应调整是指根据个体的适应度值动态调整 适应度函数，以更好地引导遗传算法向更优解 的方向进化。
选择操作
总结词
基于适应度选择
详细描述
选择操作是根据个体的适应 度值进行选择，通常采用轮 盘赌、锦标赛等选择策略， 以保留适应度较高的个体。
总结词
多样性保护
详细描述
为了保持种群的多样性，选择操作可以采 用一些多样性保护策略，如精英保留策略 、小生境技术等。
梯度下降法是一种基于函数梯度的优化算法，与遗传算法结合使用可以加快搜索速度， 提高解的质量。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择适应 度较高的解进行遗传操作。
达到预设迭代次数
详细描述
当遗传算法达到预设的最大迭代次数时，算法终止。此时 需要根据适应度值或其他指标判断是否找到了满意解或近 似最优解。
总结词
达到预设精度
详细描述
当遗传算法的解的精度达到预设值时，算法终止。此时可 以认为找到了近似最优解。
总结词
满足收敛条件
详细描述
当遗传算法的解满足收敛条件时，算法终止。常见的收敛 条件包括个体的适应度值不再发生变化、最优解连续多代 保持不变等。
多目标优化
传统的遗传算法主要用于单目标优化问题。然而 ，实际应用中经常需要解决多目标优化问题。因 此，发展能够处理多目标优化问题的遗传算法也 是未来的一个重要研究方向。
适应性遗传算法
适应性遗传算法是指根据问题的特性自适应地调 整遗传算法的参数和操作，以提高搜索效率和精 度。例如，可以根据问题的复杂度和解的质量动 态调整交叉概率、变异概率等参数。
自适应调整是指根据个体的适应度值动态调整 适应度函数，以更好地引导遗传算法向更优解 的方向进化。
选择操作
总结词
基于适应度选择
详细描述
选择操作是根据个体的适应 度值进行选择，通常采用轮 盘赌、锦标赛等选择策略， 以保留适应度较高的个体。
总结词
多样性保护
详细描述
为了保持种群的多样性，选择操作可以采 用一些多样性保护策略，如精英保留策略 、小生境技术等。
梯度下降法是一种基于函数梯度的优化算法，与遗传算法结合使用可以加快搜索速度， 提高解的质量。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择适应 度较高的解进行遗传操作。
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遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
3
遗传算法
遗传算法的基本原理
自然选择学说包括以下三个方面： （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。 （2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差异，称为变异。变异是随 机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。 （3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异 的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有所不同， 演变为新的物种。
6
遗传算法
遗传算法的基本操作
（2）交叉（Crossover Operator） 复制操作能从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的染色体。而交叉模拟了
生物进化过程中的繁殖现象，通过两个染色体的交换组合，来产生新的优良品种。 交叉的过程为：在匹配池中任选两个染色体，随机选择一点或多点交换点位置；
交换双亲染色体交换点右边的部分，即可得到两个新的染色体数字串。
12
遗传算法
遗传算法的特点
遗传算法可应用于目标函数无法求导数或导数不存在的函数的优化问题，以 及组合优化问题等。 （4）遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、交叉、变异等运算都是以一种 概率的方式来进行的，因而遗传算法的搜索过程具有很好的灵活性。随着进化过程 的进行，遗传算法新的群体会更多地产生出许多新的优良的个体。
7
遗传算法
遗传算法的基本操作
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、还有一致 交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最基本的方法，应用较广。它是指染色体 切断点有一处，例：
A :101 11 1 1 1 0 00 0 10 11 00 01
B :001 00 1 1 0 00 1 01 10 11 10 0
11
遗传算法
遗传算法的特点
遗传算法从由很多个体组成的一个初始群体开始最优解的搜索过程，而不是从 一个单一的个体开始搜索，这是遗传算法所特有的一种隐含并行性，因此遗传算法的 搜索效率较高。 （3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。传统的优化算法不仅需要利用目标函 数值，而且需要目标函数的导数值等辅助信息才能确定搜索方向。而遗传算法仅使用 由目标函数值变换来的适应度函数值，就可以确定进一步的搜索方向和搜索范围，无 需目标函数的导数值等其他一些辅助信息。
13
遗传算法
遗传算法的特点
（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。
5
遗传算法
遗传算法的基本操作
遗传算法的基本操作为： （1）复制（Reproduction Operator）
复制是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。具有高适应 度的位串更有可能在下一代中产生一个或多个子孙。
复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0~1之间均匀分布的随机数，若某串 的复制概率为40%，则当产生的随机数在0.40~1.0之间时，该串被复制，否则被淘汰。
8
遗传算法
遗传算法的基本操作
（3）变异(Mutation Operator) 变异运算用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变，
它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。在 染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因由1变为0，或由0 变为1。
4
遗传算法
遗传算法的基本原理
遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码 串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行 筛选，使适适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代 的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一 定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能到全局最优解。
14
遗传算法
遗传算法的应用领域
（1）函数优化。 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的
常用算例。尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问题，采用其 他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结果。
15
遗传算法
遗传算法的应用领域
（2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，
9
遗传算法
遗传算法的基本操作
若只有选择和交叉，而没有变异，则无法在初始基因组合以外的空间进行 搜索，使进化过程在早期就陷入局部解而进入终止过程，从而影响解的质量。为 了在尽可能大的空间中获得质量较高的优化解，必须采用变异操作。
10
遗传算法
遗传算法的特点
（1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身，这就是使得我们在优化 计算过程中可以借鉴生物学中染色体和基因等概念，模仿自然界中生物的遗传和进 化等机理； （2）遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。传统的优化方法往往是从解空间的 单个初始点开始最优解的迭代搜索过程，单个搜索点所提供的信息不多，搜索效率 不高，有时甚至使搜索过程局限于局部最优解而停滞不前。
采用传统的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种 满意解的最佳工具。例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、 背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
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遗传算法
遗传算法的应用领域
第七章 遗 传 算 法
1
整体概况
概况一
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概况三
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遗传算法
遗传算法的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ本原理
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。
3
遗传算法
遗传算法的基本原理
自然选择学说包括以下三个方面： （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。 （2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差异，称为变异。变异是随 机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。 （3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异 的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有所不同， 演变为新的物种。
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遗传算法
遗传算法的基本操作
（2）交叉（Crossover Operator） 复制操作能从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的染色体。而交叉模拟了
生物进化过程中的繁殖现象，通过两个染色体的交换组合，来产生新的优良品种。 交叉的过程为：在匹配池中任选两个染色体，随机选择一点或多点交换点位置；
交换双亲染色体交换点右边的部分，即可得到两个新的染色体数字串。
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遗传算法
遗传算法的特点
遗传算法可应用于目标函数无法求导数或导数不存在的函数的优化问题，以 及组合优化问题等。 （4）遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、交叉、变异等运算都是以一种 概率的方式来进行的，因而遗传算法的搜索过程具有很好的灵活性。随着进化过程 的进行，遗传算法新的群体会更多地产生出许多新的优良的个体。
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遗传算法
遗传算法的基本操作
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、还有一致 交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最基本的方法，应用较广。它是指染色体 切断点有一处，例：
A :101 11 1 1 1 0 00 0 10 11 00 01
B :001 00 1 1 0 00 1 01 10 11 10 0
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遗传算法
遗传算法的特点
遗传算法从由很多个体组成的一个初始群体开始最优解的搜索过程，而不是从 一个单一的个体开始搜索，这是遗传算法所特有的一种隐含并行性，因此遗传算法的 搜索效率较高。 （3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。传统的优化算法不仅需要利用目标函 数值，而且需要目标函数的导数值等辅助信息才能确定搜索方向。而遗传算法仅使用 由目标函数值变换来的适应度函数值，就可以确定进一步的搜索方向和搜索范围，无 需目标函数的导数值等其他一些辅助信息。
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遗传算法
遗传算法的特点
（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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遗传算法
遗传算法的基本操作
遗传算法的基本操作为： （1）复制（Reproduction Operator）
复制是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。具有高适应 度的位串更有可能在下一代中产生一个或多个子孙。
复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0~1之间均匀分布的随机数，若某串 的复制概率为40%，则当产生的随机数在0.40~1.0之间时，该串被复制，否则被淘汰。
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遗传算法
遗传算法的基本操作
（3）变异(Mutation Operator) 变异运算用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变，
它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。在 染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因由1变为0，或由0 变为1。
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遗传算法
遗传算法的基本原理
遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码 串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行 筛选，使适适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代 的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一 定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能到全局最优解。
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遗传算法
遗传算法的应用领域
（1）函数优化。 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的
常用算例。尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问题，采用其 他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结果。
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遗传算法
遗传算法的应用领域
（2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，
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遗传算法
遗传算法的基本操作
若只有选择和交叉，而没有变异，则无法在初始基因组合以外的空间进行 搜索，使进化过程在早期就陷入局部解而进入终止过程，从而影响解的质量。为 了在尽可能大的空间中获得质量较高的优化解，必须采用变异操作。
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遗传算法
遗传算法的特点
（1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身，这就是使得我们在优化 计算过程中可以借鉴生物学中染色体和基因等概念，模仿自然界中生物的遗传和进 化等机理； （2）遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。传统的优化方法往往是从解空间的 单个初始点开始最优解的迭代搜索过程，单个搜索点所提供的信息不多，搜索效率 不高，有时甚至使搜索过程局限于局部最优解而停滞不前。
采用传统的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种 满意解的最佳工具。例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、 背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
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遗传算法
遗传算法的应用领域
第七章 遗 传 算 法
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整体概况
概况一
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01
概况二
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02
概况三
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03
2
遗传算法
遗传算法的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ本原理
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。