贪心算法遗传算法流程图遗传算法实质是通过种群搜索技术
简单遗传算法的基本流程图
简单遗传算法的基本流程图下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 初始化种群：确定种群大小（个体数量）。
随机生成初始个体的基因编码。
贪心算法流程图
贪心算法流程图贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法，以期望能够获得全局最优解。
在实际应用中，贪心算法通常用来解决最优化问题，比如最小生成树、哈夫曼编码等。
贪心算法的流程图可以帮助我们更直观地理解其工作原理和实现过程。
首先，我们来看一下贪心算法的流程图。
在图中，首先我们需要确定问题的解空间，然后根据问题的特点选择合适的贪心策略。
接着，我们需要确定每一步的最优选择，并且不断更新当前状态，直到达到最优解或者无法继续优化为止。
在实际应用中，贪心算法的流程图可以根据具体问题的特点进行调整和优化。
下面我们以一个简单的例子来说明贪心算法的流程图。
假设现在有一组活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，我们希望安排尽可能多的活动，使得它们之间不会相互冲突。
这个问题可以用贪心算法来解决。
首先，我们需要对活动按照结束时间进行排序，然后从第一个活动开始，依次检查每个活动的开始时间是否晚于上一个活动的结束时间。
如果是，则将该活动加入最优解集合中，并更新当前状态。
如果不是，则将该活动舍弃。
通过这样的贪心策略，我们可以得到安排最多活动的最优解。
整个流程可以用一个简单的流程图来表示，从而更直观地理解贪心算法的工作原理。
贪心算法的流程图不仅可以帮助我们理解算法的实现过程，还可以指导我们在实际应用中进行调整和优化。
通过对问题解空间的划分和贪心策略的选择，我们可以更快地找到最优解，提高算法的效率和性能。
总之，贪心算法的流程图是我们理解和应用贪心算法的重要工具，它可以帮助我们更直观地理解算法的工作原理，指导我们进行问题求解和算法优化。
希望通过本文的介绍，读者能对贪心算法有一个更深入的理解，并在实际应用中取得更好的效果。
计算机算法设计与分析--第4章 贪心算法幻灯片PPT
本PPT课件仅供大家学习使用 请学习完及时删除处理 谢谢！
提纲
一、贪心算法的基本思想 二、活动安排问题 三、最优装载 四、哈夫曼编码 五、单源最短路径 六、最小生成树 七、多机调度问题
2021/5/19
2
提纲
一、贪心算法的基本思想 二、活动安排问题 三、最优装载 四、哈夫曼编码 五、单源最短路径 六、最小生成树 七、多机调度问题
一、贪心算法的基本思想 二、活动安排问题 三、最优装载 四、哈夫曼编码 五、单源最短路径 六、最小生成树 七、多机调度问题
2021/5/19
28
3.1 问题定义
Optimal Loading problem
有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。其 中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要求确定 在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的 集装箱装上轮船。
2021/5/19
21
2.3贪心算法
template<class Type>
void GreedySelector(int n, Type s[], Type f[], bool A[])
{
A[1]=true; int j=1; for (int i=2;i<=n;i++) {
各活动的起始时间和结 束时间存储于数组s和f 中且按结束时间的非减
2.4 算法正确性证明
需要证明：
活动安排问题有一个最优解以贪心选择开始； 活动安排问题具有最优子结构； 算法每一步按照贪心选择计算，最终可得到
原问题的一个最优解。
2021/5/19
24
2.4 算法正确性证明
定理1 设E={1,2,…,n}是n个活动集合，[si，fi ]是活动 的起始终止时间，且f1f2….fn，E的活动安排 问题的某个最优解包括活动1.
遗传算法流程图
遗传算法流程图遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物遗传的过程来寻找最优解。
下面是遗传算法的流程图：1. 初始化群体：设定问题的适应度函数，定义染色体编码方式，并随机生成初始种群。
2. 评估适应度：根据设定的适应度函数，对每个个体进行评估，并计算适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值，使用选择算子选择一定数量的个体作为父代。
4. 交叉操作：对选择出的父代，使用交叉算子进行交叉操作，生成新的子代。
5. 变异操作：对交叉产生的子代，使用变异算子进行变异操作，生成新的子代。
6. 更新种群：根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。
7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到指定的迭代次数或找到最优解。
8. 返回最优解：如果满足终止条件，则返回找到的最优解；否则，返回第3步。
遗传算法的核心思想是通过模拟自然选择、遗传和变异的过程，从大量的可能解空间中寻找到最优解。
下面详细介绍遗传算法的流程：首先，需要定义问题的适应度函数，即问题的目标函数。
适应度函数用于评估染色体的好坏程度，从而进行选择操作。
适应度函数越好的个体，被选中的概率越高。
然后，通过染色体编码方式，将问题的解表示为染色体。
染色体可以是二进制编码、整数编码或实数编码，具体根据问题的特点进行选择。
接下来，初始化种群，即随机生成一定数量的初始个体。
种群中的每个个体都表示一个可能解。
然后，对每个个体计算适应度值，并根据适应度值进行选择操作。
选择操作根据设定的选择算子，选择一定数量的个体作为父代。
通常使用轮盘赌选择或锦标赛选择来进行选择操作。
对选择出的父代，进行交叉操作。
交叉操作通过交换染色体的部分基因片段，生成新的子代。
交叉操作有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等形式。
接着，对交叉产生的子代进行变异操作。
变异操作通过改变个体染色体中的一些基因值，引入一定的随机性。
再次，根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。
遗传算法(GeneticAlgorithm)PPT课件
2021
14
选择(Selection)
设种群的规模为N xi是i为种群中第i个染色体
1/6 = 17%
A BC
3/6 = 50% 2/6 = 33%
染色体xi被选概率
ps (xi )
F (xi )
N
F(xj)
j 1
fitness(A) = 3 fitness(B) = 1 fitness(C) = 2
假如交叉概率Pc ＝50%,则交配池中50%的染色体(一半染色体) 将进行交叉操作，余下的50%的染色体进行选择(复制)操作。
GA利用选择和交叉操作可以产生具有更高平均适应值 和更好染色体的群体
2021/3/21
2021
22
变异(Mutation)
➢ 以 编变码异时概，变率P异m改的变基染因色由体0变的成某1一，个或基者因由,1当变以成二0。进制 ➢ 变 间，异平概均率约Pm 1一-2般% 介于1/种群规模与1/染色体长度之
编码(Coding)
10010001
10010010
010001001 011101001
解码(Decoding)
2021/3/21
2021
13
选择(Selection)
➢ 选择(复制)操作把当前种群的染色体按与适应值成正比 例的概率复制到新的种群中
➢ 主要思想: 适应值较高的染色体体有较大的选择(复制) 机会
➢交叉(crossover):
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一个
个 rat体e)，交以换某它个们概之率间P的c (部称分为染交色叉体概。率，crossvoer
➢变异(mutation):
变对异群概体率P，(tm)u中ta的ti每on一r个at个e)体改，变以某某一一个概或率一P些m(基称因为座
贪心算法的图文讲解
总结
• 在对问题求解时，会选择当前看起来最有希望成功的边（任务） 。一旦做出决定，它就不会再重新考虑，也不会关心后面会引发 什么情况。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是 在某种意义上的局部最优解。 • 贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方 法，通过一系列的选择来得到一个问题的解，而它所做的每一次 选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。即希望 通过问题的局部最优解来求出整个问题的最优解。这种策略是一 种很简洁的方法，对许多问题它能产生整体最优解，但不能保证 总是有效，因为它不是对所有问题都能得到整体最优解，只能说 其解必然是最优解的很好近似值
对于这个问题我们有以下几种情况：设加油次数为k，每个加油 站间距离为a[i]；i=0，1，2，3……n （1）始点到终点的距离小于N，则加油次数k=0； （2）始点到终点的距离大于N时： A 加油站间的距离相等，即ａ[i]=a[j]=L=N，则加油次数最少k=n ； B 加油站间的距离相等，即ａ[i]=a[j]=L>N，则不可能到达终点； C 加油站间的距离相等，即ａ[i]=a[j]=L<N，则加油次数 k=n/N(n%N==0)或k=[n/N]+1(n%N！=0)； D 加油站间的距离不相等，即ａ[i]！=a[j]，则加油次数k通过贪心 算法求解。
•
• • 贪心的基本思想
• 用局部解构造全局解，即从问题的某一个初始解逐步逼 近给定的目标，以尽可能快地求得更好的解。当某个算 法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。贪心算法 思想的本质就是分处理 出一个最好的方案。 • 利用贪心策略解题，需要解决两个问题： • （1）该题是否适合于用贪心策略求解； • （2）如何选择贪心标准，以得到问题的最优/较优解。
遗传算法流程图
遗传算法流程图引言遗传算法是一种基于生物进化规律的搜索和优化算法。
其模拟了自然界中的生物进化过程，通过不断地迭代和改良个体来逐渐逼近最优解。
遗传算法已经在许多领域取得了优秀的应用效果，例如优化问题、机器学习和人工智能等。
本文将介绍遗传算法的基本流程，并结合流程图详细说明了每个步骤的含义和操作过程。
遗传算法的基本流程遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和替换操作。
下面将一一介绍这些步骤。
1. 初始化种群遗传算法的第一步是初始化一个种群，也就是一组初始的个体。
种群中的每个个体都代表了可能的解决方案。
通常，初始个体是随机生成的，但也可以根据特定问题的特点进行精心选择。
种群的规模一般较大，以增加搜索空间的广度和多样性。
2. 选择操作选择操作是根据个体的适应度（或称为适应值）选择出一部分优秀的个体。
适应度表示个体在当前环境中的适应程度。
适应度较高的个体在下一代中有更高的概率被选择到。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择和排名选择等。
3. 交叉操作交叉操作是将选择出的个体进行基因交换，以产生新的个体。
通过交叉操作，个体之间的信息可以进行互相传递和组合，从而产生更多样化和更优秀的个体。
交叉操作的方式有很多种，例如单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。
4. 变异操作变异操作是对个体进行基因的突变，以增加搜索空间的多样性。
变异操作可以避免陷入局部最优解，并在搜索过程中引入新的可能解。
变异操作通常是以一定概率随机发生的，对个体的某些基因进行随机改变。
5. 替换操作替换操作是将交叉和变异后的新个体替换掉原始种群中的一部分个体。
通常，优秀的个体会被保留下来，而较差的个体会被替换掉。
替换操作可以确保种群中的个体在逐代中不断进化和改良。
6. 终止条件遗传算法的终止条件是在达到一定的迭代次数或找到足够优秀的解时终止算法的执行。
终止时，算法会输出找到的最优解或近似最优解。
遗传算法流程图下面是遗传算法的流程图：graph TBA[初始化种群] --> B[选择操作]B --> C[交叉操作]C --> D[变异操作]D --> E[替换操作]E --> F[是否满足终止条件]F -- 是 --> G[输出最优解]F -- 否 --> B总结遗传算法是一种非常强大的搜索和优化算法，可以解决各种复杂的问题。
遗传算法及应用
Cnew = π1 · · · πu−1πvπv−1 · · · πu+1πuπv+1 · · · π102 记
表 1: 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 种群 交配 变异
遗传算法中的作用 算法停止时,最优目标值的解有最大的可能被留住 解 解的编码 解中每一分量的特征 适应度函数值 根据适应度函数值选取的一组解 通过交配原则产生一组新解的过程 编码的某一分量发生变化的过程
种群大小:M = 50 最大代数:G = 1000 交叉率: pc = 1,交叉概率为 1 能保证种群的充分进化。 变异率: pm = 0.1, 一般而言,变异发生的可能性较小。 (1) 编码策略 采用十进制编码,用随机数列ω1ω2 · · · ω102作为染色体,其中0 < ωi < 102, i = 2, 3, · · · , 101, ω1 = 0, ω102 = 1 每一个随机序列都和种群中的一个个体相对应。 例如一个 9 目标问题的一个染色体为
经度 纬度 30.3313 6.9348 10.1584 12.4819 31.4847 8.9640 38.4722 20.1731 0.9718 28.1477 50.2111 10.2944 48.2077 16.8889 41.8671 3.5667 27.7133 5.0706 4.9568 8.3669 49.2430 16.7044 11.5812 14.5677 26.7213 28.5667 0.7775 6.9576 18.5245 14.3598 52.5211 15.7957 50.1156 23.7816 19.9857 5.7902 52.8423 27.2880 28.7812 27.6659 33.6490 0.3980 36.9545 23.0265 39.7139 28.4203 36.9980 24.3992 41.1084 27.7149
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
问题关键
钻头上安有八种刀具，有些过孔需要多个工序且有次序要求。
问题分析
问题特点
某些孔需多把刀具加工； 某些孔加工时刀具有次序限制； 钻头上有八把刀具，可顺逆旋转； 共十种孔型，但孔数量大； 不仅要研究单钻头打孔，还要研究双钻头打孔； 综上分析可知：这道题与TSP问题类似，但不同之处是某些孔 需多把刀具加工且加工有次序限制。因此我们要想办法把本 题转化为TSP问题求解。
问题一：
1.蚁群算法：
模型建立与求解
随着时间的推进，路径上累积的信息素浓度逐渐增高， 选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终，整个蚂蚁会在 正反馈的作用下集中到最佳的路径上，此时的便是待优化 问题的最佳解。
问题一：
1.蚁群算法
模型建立与求解
(一)、将三维坐标形成成本矩阵，即孔孔之间的刀具转换 成本和行进成本之和。 (二)、采用蚁群算法进行计算。
问题一：
2.贪心算法
模型建立与求解
(一)、换刀方案：d,e,f,g,h,a,b,c,f (二)、换刀时间：180秒
(三)、权值：距离
问题一：
2.贪心算法
模型建立与求解
算法流程图
问题一：
2.贪心算法
模型建立与求解
作业时间：267.68秒
成本：932.19元
d刀具加工图(单位：mil)
问题一：
2.贪心算法
j 2 N
目标函数
问题一：
模型建立与求解
f LH
T
L
t
H
t
其中：（f:总成本，H：换刀成本，L：行进成本，Xt：行进 时间，Ht:换刀时间。）
目标函数
问题二：
模型建立与求解
f
T
f
1
f
2
2
max (T ， T
1
)
其中：（f1：钻头一成本，f2：钻头二成本，T1 ：钻头一时 间，T2: 钻头二时间。）
问题一：
2.贪心算法
权 重 系 数 cst csf 1 0
模型建立与求解
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
0.2 0.8
0.1 0.9
0 1
费用(元)
965 965 965 965 965 965 965 956. 960. 932 944 .12 .12 .12 .12 .12 .12 .12 38 48 .27 .27
双刀换刀方案 成本 矩阵 蚁群 算法 聚类 分块 遗传算法结合 贪心算法
最优路径
结束
模型假设
• 不考虑单个过孔钻孔作业成本。
• 不考虑单个过孔钻孔作业时间。
• 钻头无损耗，不损坏。 • 钻头移动速度恒定。 • 钻头视为质点。
模型建立与求解
过孔转换
已知线路板上各类孔型如表所示：
孔型 所需刀具 A a B b C a, c D d, e* E c, f F g, h* G d, g, f H h I e, c J f, c
本文框架
流程图：
开始 单钻头 方案二 方案一 贪心算法 最优路径、 换刀方案 成本 矩阵 蚁群 算法 对比 单钻头最优路径 分析合作间距影响 对比分析生产效能 换刀方案 分块 遗传算法结合 贪心算法 最优路径 对比 双钻头最优路径 贪心算法 双刀最优路径、 换刀方案 双钻头
方案三
方案二 方案一
方Байду номын сангаас二
开始 1 采用“改良圈”算法得到优良父代 对父代进行交叉，变异，形成新种群 计算种群中个体的适应度值，并选择优良子代 满足遗传代
输出结果
结束
1
遗传算法流程图
模型建立与求解
问题一：
打孔机生产效能的提高
学 队
校：辽宁科技大学 员：李伦 王旭 查姗
指导教师：屠良平
目录
• • • • •
1 2 3 4 5
问题提出 问题分析 模型假设 模型的建立与求解 模型评价及改进
问题重述
印刷线路板过孔加工费用占制版费用30%到 40%，打孔机主要用于线路板打孔作业，提高 打孔机生产效能可以降低制版费用，时间。
模型建立与求解
g刀具走刀路线：
537(465)->522->525->518->514->510->506->503->507 ->511->515->516->512->508->504->523->528->531->533 ->536->524->517->513->509->505->520->521->527->530 ->532->535->534->529->526->519->498->492->497->485 ->486->487->493->500->499->488->489->494->502->501 ->490->484->491->496->495->483->换h刀具
我们对题目中所给的原始数据进行处理，对需要多种刀具的孔型 进行拆分，把需多孔型的一点拆分成只需一刀具的多个孔，拆分成的 多个孔的坐标相同，但所需刀具不一样，这样一旦确定了一种加工次 序，就把换刀方案确定了。
模型建立与求解
转换后的孔型
上述10种孔型可转化为：
处理后孔的数量由2124个变为2814个单孔，分别对2814个孔坐标 进行编号，即每一个孔都对应一个确切编号，坐标和所需刀具， 这样的话，我们转换成TSP问题进行求解。
问题一：
1.蚁群算法
模型建立与求解
初始化
随机放置蚂蚁 以每一只蚂蚁所在孔，作为起始城市 选择选下一个城市 Yes 还有可选城市？ No 返回到初始城市
更新信息素矩阵，即更新每路 径上的信息素的量
No
满足停止条件？ 输出最好的路径
问题一：
1.蚁群算法
模型建立与求解
成本：1197.2元
时间：1382.2秒
模型建立与求解
孔型三维坐标
对刀具进行编号，1—8
每个空为三维坐标，前两维是位置，第三维是刀具编号。
模型建立与求解
符号约定、公式
Z
i
刀具编号：1，2，3……8
N
F f (i j )
j 2
总加工花费
从i孔到j孔换刀次数 总加工时间
h j ,i 4 zi z j 4
T t (i j )
373 495
时间(秒) 214 214 214 214 214 214 214 320
108 4
最终选择cst=0.6,csf=0.4计算出总费用为965.12元，加工时间为 214秒
问题一：
2.贪心算法
模型建立与求解
问题一：
模型建立与求解
3.遗传结合贪心算法
遗传算法实质是通过种群搜索技术，根据适者生存原则逐代 进化，最终得到最优解或准最优解。