遗传算法概述论文
遗传算法及其应用-毕业论文
摘要遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法，由于它的简单易行、鲁棒性强，尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜索过程，从而使它的应用范围极为广泛，并且己在众多领域得到了实际应用，取得了许多令人瞩目的成果，引起了广大学者和工程人员的关注。
在简要的介绍了遗传算法的发展历史和研究现状及其生物学、数学基础后，文中引出了遗传算法的基本概念和原理、分析了遗传算法的基本实现技术。
如：编码、适应度函数、遗传算法的三大遗传操作、参数规则等。
最后在介绍了遗传算法程序设计原则的基础上，编程实现了遗传算法在图像识别中的应用，在实践中检验了遗传算法的实际效果。
关键词：遗传算法，适应度函数，图像识别ABSTRACTThe gen etic algorithm is a kind of search ing method which simulates thenatural evolution. It is simple and easy to implement, especially it do not needthe special field kno wledge, so it has bee n using in very broad fields. Now thegen etic algorithm has got a lot of fruits, and more and more scholars beg in to pay atte ntio n on it.After brief in troducted the gen etic algorithm and studyed the history ofthe development status and biology, mathematical basis, webrought out the basic genetic algorithm concepts and principles, analysised the genetic algorithm to achieve the basic tech no logy. Such as: cod ing, fit ness function, gen etic algorithm of the three major genetic manipulation, and other parameters of the rules. Fin ally, in troduceda gen etic algorithm procedures based on theprinciples of design, programming a genetic algorithm in the application of image recog niti on, in practice, we test the practical effects of gen etic algorithm.Key word : genetic algorithm , Fitness function , image recognition引言当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中的一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
论文遗传算法的研究和改进
遗传算法的研究和改进遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其应用优势在于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题，本论文研究内容包括：小生境遗传算法的改进、自适应遗传算子的设计、免疫的进化算法。
本文主要工作如下：（1）遗传算法的起源、其基本概念以及研究概况;（2）遗传算法的基本理论.主要介绍了模式定理、积木块假说、内在并行性、Walsh模式变换、欺骗问题等;（3）基本遗传算法.主要介绍了编码、适应度函数、遗传操作等.（4）遗传算法的改进.主要介绍了分层遗传算法、CHC算法、messy遗传算法、自适应遗传算法、基于小生境技术的遗传算法、混合遗传算法等几种遗传算法的改进.（5）遗传算法的应用.关键词：遗传算法;进化计算;进化规划;进化策略;遗传操作;适应度函数;Walsh函数ABSTRACTGenetic algorithm is a kind of random searching method using lives’ natural selection and genetic mechanism. Its application predominance lies in complicated and non-linear problems, which are difficult for traditional searching methods. Three improved algorithms are proposed in the dissertation: improved niche genetic algorithm, improved adaptive genetic algorithm, genetic algorithm based on immune mechanism. They are summarized as following:Firstly, the dissertation analyses characters of several traditional genetic algorithms for niche. Following this, a new method, combined parallelism evolution technique for niches based on local competition with parent mutation mechanism, is proposed which improved the genetic algorithms for niche. Compared with genetic algorithm with sharing, it has some improvements in both converging velocity and precision.Secondly, analyzing the inadequacies of the evaluation indices for premature convergence, a novel improved adaptive genetic algorithm (IAGA) is described. The calculation result of an example shows that IAGA is able to get the real-time information of population diversity during the process of evolution.Finally, applying the immune mechanism to genetic algorithm, the immune genetic algorithm expatiated on this paper comes over the phenomenon of premature in some extent. The result of experiment shows that the global convergence and searching velocity are both improved.Keyword: genetic algorithms, evolution strategy, Walsh function第一章 绪论§1.1 引言遗传算法（Genetic Algorithm ——GA ），是一类以达尔文的自然进化论与遗传变异理论为基础的求解复杂全局优化问题的仿生型算法[1]。
人工智能遗传算法论文（2）
人工智能遗传算法论文(2)人工智能遗传算法论文篇二人工智能之遗传算法论文摘要：非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题，大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。
但是对于很多高维的非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。
本文采用了遗传算法的思想，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。
该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性。
选择了几个典型非线性方程组，考察它们的最适宜解。
关键词：非线性方程组;混合遗传算法;优化1. 引言遗传算法是一种通用搜索算法，它基于自然选择机制和自然遗传规律来模拟自然界的进化过程，从而演化出解决问题的最优方法。
它将适者生存、结构化但同时又是随机的信息交换以及算法设计人的创造才能结合起来，形成一种独特的搜索算法，把一些解决方案用一定的方式来表示，放在一起成为群体。
每一个方案的优劣程度即为适应性，根据自然界进化“优胜劣汰”的原则，逐步产生它们的后代，使后代具有更强的适应性，这样不断演化下去，就能得到更优解决方案。
随着现代自然科学和技术的发展，以及新学科、新领域的出现，非线性科学在工农业、经济政治、科学研究方面逐渐占有极其重要的位置。
在理论研究和应用实践中，几乎绝大多数的问题都最终能化为方程或方程组，或者说，都离不开方程和方程组的求解。
因此，在非线性问题中尤以非线性方程和非线性方程组的求解最为基本和重要。
传统的解决方法，如简单迭代法、牛顿法、割线法、延拓法、搜索法、梯度法、共轭方向法、变尺度法，无论从算法的选择还是算法本身的构造都与所要解决的问题的特性有很大的关系。
很多情况下,算法中算子的构造及其有效性成为我们解决问题的巨大障碍。
而遗传算法无需过多地考虑问题的具体形式，因为它是一种灵活的自适应算法，尤其在一些非线性方程组没有精确解的时候，遗传算法显得更为有效。
而且，遗传算法是一种高度并行的算法，且算法结构简单，非常便于在计算机上实现。
遗传算法应用论文
遗传算法应用论文
摘要
这篇文章通过研究遗传算法（GA）在计算机视觉应用中的应用，探讨GA的特点及优势。
首先，介绍了遗传算法以及它的工作原理，然后介绍了应用于计算机视觉的GA的特点，其中包括使用卷积神经网络（CNN）、使用变种遗传算法（VGA）和使用深度学习（DL）的特点。
接下来分析了GA在图像分类任务、图像处理任务和图像识别任务中的应用，以及GA应用时需要考虑的问题。
最后，本文还提出了将GA与其他计算机视觉技术结合使用的一些建议。
关键词：遗传算法；卷积神经网络；变种遗传算法；深度学习；图像分类；图像处理；图像识别
Introduction
Main Body
Based on GA, the features of the input parameters are learned and utilized, and the coordinates of the local optimal solution are accurately found, which makes GA more sensitive to the optimization of external parameters. GA has the advantages of simple structure, fast convergence speed and easy to implement.
2. Image Classification
3. Image Processing
4. Image Recognition。
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）。
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进【摘要】遗传算法是模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法，可以处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
但是经典遗传算法存在局部收敛、收敛速度慢等缺点，这使得经典遗传算法有时很难找到全局最优解。
本文针对经典遗传算法中所存在的缺点，采用阶段式的适应度函数、基于竞争机制的交叉方式和仿粒子群变异操作，使遗传算法的收敛速率、全局收敛概率都得到了较大的提高。
【关键词】遗传算法适应度交叉操作仿粒子群变异一遗传算法遗传算法（genetic algorithm，简称ga）是holland 在研究自然遗传现象与人工系统的自适应行为时，模拟生物进化现象，并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种全局群体搜索算法。
遗传算法的基本思想起源于darwin进化论和mendel的遗传学说。
作为一类智能计算工具和学习算法，由于其实现简单、对目标函数要求不高等特性，遗传算法已广泛应用于如人工智能、组合优化等研究领域。
1．遗传算法的优越性遗传算法（genetic algorithm）利用某种编码技术作用在称为染色体的二进制串上，模拟由这些串组成的个体的进化过程。
通过有组织的、随机的信息交换来重新结合那些适应性好的串，在每一代中，利用上一代串结构中适应性好的位和段来形成一个新的串的群体，同时在串结构中尝试用新的位和段来代替原来的部分以形成新的个体，以增加种群的多样性。
遗传算法的最大优点是能够通过群体间的相互作用，保存已经搜索到的信息，这是基于单次搜索过程的优化方法所无法比拟的。
但是，遗传算法也存在着计算速度较慢，并且容易陷入局部最优解的问题中。
遗传算法的优越性归功于它与传统搜索方法不同的特定结构。
第一，遗传算法的操作对象是编码，对问题的限制极少，对函数的一些约束条件如连续性、可导性等不做要求，减少了要解决问题的复杂性。
第二，遗传算法同时搜索解空间内的许多点，因而可以有效地防止搜索过程中收敛到局部最优解，并获得全局最优解，与其他单点搜索的方法相比，在计算时间上也有较大的优势。
遗传算法综述
遗传算法综述尘本是心摘要：遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度有效的随机搜索算法。
近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注。
本文介绍了遗传算法的基本原理和特点，以及在各个领域的应用情况。
关键词：遗传算法，综述，最优化。
A Review of Genetic AlgorithmsChen BenshixinAbstract:Genetic algorithms are considered as a search used in computing to find exact or a approximate solution for optimization and search problems.This article has a review of the genetic algorithm basic principle and the characteristic and its applications.Keywords:genetic algorithm,review,Optimization0前言在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准最优解。
在计算此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。
因此，研究能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识并自适应地控制搜索过程从而得到最优解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。
遗传算是这类特别有效的算法之一，它(GeneticAlgorithm,GA)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机搜索算法。
是由美国Michigan大学的J.Holland教授1975年首先提出，它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。
如著名的TSP、背包问题、排课问题等1遗传算法基本原理遗传算法是建立在自然选择和群众遗传学机理基础上的，具有广泛适应性的搜索方法。
关于遗传算法的研究毕业论文
摘要：在本篇论文主要讨论的是通过介绍生物的遗传问题，什么是遗传算法（genetic Algorithm），遗传算法的性质，应用，传统遗传算法的基本步骤和遗传算法的目前的发展趋向等等内容，使大家得到关于遗传算法的比较深厚的了解。
中文关键词：遗传；遗传算法；染色体；基因；基因地点；基因特征值；适应度英文关键词：Genetic；Genetic Algorithm；Chronmosome；Gene；Locus；Gene Feature；Fitness1、生物的遗传问题与自然选择：众所周知，生命的出现，变化以及其消亡是必然的。
在地球上最早的生命出现以来，在自然界中多种多样的生物一起存在着并且生命的形式与物种不断发生着变化。
由于不同原因，一些物种相继消亡，有一些物种得以生存到现在且还有一些生物改变到另一种生物。
那么到底是什么原因导致这种情况呢？我们先看一下达尔文的自然选择学说的主要内容。
达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。
这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。
在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。
因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。
达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。
它表明，遗传和变异是决定生物进化的内在因素。
自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。
总之，在这个问题中，我们把主要原因概括在下列两个方面：一个是自然界为生命存在方式所提供的条件即有些生物由于对自然界的适应能力比较强，它们都能适应自然环境的各种变化，反而，还有一些生物的适应能力比较弱，所以它们不能适应自然环境和资源的变化并且很容易就被自然界淘汰。
原因之二是生物自身的遗传与变异功能。
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遗传算法概述
【摘要】本文介绍了遗传算法的起源和基本原理。
详细介绍了影响算法的主要因素及其相应改进的方法。
也介绍遗传算法需要改进的地方，这也是以后发展的一种趋势，在实际的应用方向及其广泛通用，进行进一步深入研究也是必要的。
【关键词】编码交叉变异遗传算法
1、遗传算法的起源
遗传算法是霍兰(j. h. holland, 1975) 提出[1]，通过模拟生物的进化过程，运用启发搜索规则，把一组模型中优良个体生存和随机变异的信息交换结合在一起。
从一组初始模型出发，根据给定的参数变化范围及变化步长，将每个模型的全部参数用许多串联在一起的二进制编码(或其他编码) 串表示，通过选择、交叉互换和变异不断保留优势特征，最后得到问题的最优解。
其不依赖于梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解，它利用某种编码技术，作用于染色体的字符串，模拟由这些串组成的群体的进化过程。
具有以下特点：对可行解的表示广泛；具有群体并行搜索特性；具有很强的鲁棒性；然而它也有一些不足，它的编码不规则及编码存在的不准确性，其搜索的计算量大且搜索效率低，出现早熟收敛等等，严重影响了遗传算法的应用，也是需要解决和改进研究的地方。
进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题，成为求解全局优化问题的有力工具之一。
在基本理论发展方面来说，模式定理和积木块假设是遗传算法有效的理论依据。
模式定理保证了较优先的模式样本呈指数级增长，从而满足了寻找最优解得必要条件，即遗传算法存在着找到全局最优解得可能性。
而积木块假设指出，遗传算法所具备寻找到全局最优解得能力，即具有低阶、短距、高平均适应度的模式在遗传算子的作用下，相互结合，能生成高阶、长距、低适应度模式，最终求得全局最优解。
遗传算法全局收敛性分析取得了很大进展，文献[1]给出了基于二进制编码的收敛性经典结果及在群体无限大的假设下，讨论了分别单独使用交叉和变异算子实数编码遗传算法的收敛性。
文献[2]在采用最优个体保留策略的前提下得到了保证收敛的一般条件，并以之检验了采用常用的交叉与变异算子时的实数编码遗传算法的收敛性。
总体而言，遗传算法的基础理论研究至今还没有取得突破性进展，理论与应用之间还存在着很大差距。
在算法设计方面发展，遗传算法需要选择的运行参数主要有群体规模，交叉概率、变异概率、终止代数，然而编码方式也对遗传算法的性能有较大的影响。
在编码方式的发展，从由二进制编码逐渐发展为十进制编码。
参数的控制由静态的设置逐渐演变为动态自适应技术，而交叉、变异算子也不断进行改进，将算法分层[3]或其他算法进行融合，很好的改进了遗传算法。
2、遗传算法的基本原理及实现的主要因素
遗传算法模拟基因重组与进化的自然过程，把待解决的问题的参数进行编码为基因，若干基因组成一个染色体（个体），许多染色
体类似于自然选择、配对交叉和变异的运算，经过多次重复迭代直至得到最后的优化结果。
遗传算法的实现需要对其进行参数编码、遗传操作运算包括（交叉运算、变异运算、选择运算）、适应度函数设计、参数的控制与约束条件的处理来实现。
对各个部分进行良好的处理才能使整个算法性能最佳，寻求出最优解[4～6]。
编码是遗传算法要解决的首要问题。
编码就是把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法。
为了克服二进制代码之间的汉明距离很大的问题提出格雷码，然而引入了另一层隐悬崖，采用大符号集编码及逐渐提出了十进制编码、动态编码等等编码方式。
交叉运算是按较大概率从种群中选择两个个体，按某种方式相互交换两个个体的某个或某些部分基因，从而形成两个新的个体，其继承了父代的基本特征。
它是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，是产生新个体的主要方法，也对算法的收敛性起主要作用。
交叉算子的设计和实现与具体的问题密切相关，前面的编码一同考虑，得到一种好的交叉算子是研究者们一直致力于的工作。
变异运算以较小的概率对个体编码串上的某个或某些值进行改变，进而形成新个体。
变异本身是一种随机算法，与交叉和选择算子结合能够避免某些信息的丢失，维持种群的多样性防止出现早熟现象，变异的方向性可能引导遗传的方向性，加速最优解得收敛。
交叉算子和变异算子相互配合，共同完成对空间的全局搜索和局部搜索，从而使遗传算法能够以良好的搜索性能完成最优化问题的寻
优过程。
选择运算对个体进行优胜劣汰，根据每个个体的适应度值大小选择，适应度较高的个体被遗传到下一代群体中的概率较大；适应度较低的个体被遗传到下一代群体中的概率较小。
可以使得到群体中个体的适应值不断接近最优解。
选择算子在避免基因损失，提高搜索速度和全局收敛方面有着举足轻重的作用。
选择不当会造成群体进化停止不前；或使适应度值偏大的个体误导群体的发展方向，使遗传失去多样性，产生早熟问题。
另外，选择与编码方式无关。
适应度函数设计，适应度函数用于转换目标函数值，给每一个个体一个非负的价值数。
适应度函数通常根据目标函数采用一定的转换关系来设置。
选择运算是根据适应值函数得到结果来进行选择的，其分辨程度对选择及整个算法都有很大的影响。
即适应度函数设计不当，有可能造成在遗传进化的初期，超常个体会因竞争力突出而控制选择过程，影响算法的全局优化性能；在遗传进化的后期，种群中个体适应度差异较小时，继续优化的潜能下降，可能获得某个局部最优解，这两种问题的出现。
良好的适应度函数能够起到重要作用，是遗传算法设计的一个重要方面。
参数的控制与约束条件的处理，控制参数选择的是否合理直接影响算法的收敛速度和搜索效率，当前没有完善的理论指导它的选择，还主要是根据经验。
参数的控制对遗传算法的性能有较大的影响。
良好的参数设置可以很好的改进算法的性能，加速算法的收敛。
对约束条件进行处理，目前尚无处理各种约束条件的方法，根据具
体问题而定，常采用搜索空间限定法，可行解变换法和罚函数法等等。
3、遗传算法发展趋势
遗传算法作为一种优化算法，其目的在于针对目标函数来进行求解未知参量的最优解。
对于其研究的方向也是根据其目标函数来如何进行求解得到最优解。
即可以应用于能建立出目标函数的任何一领域。
对算法本身的性能研究，使算法在其可靠性、计算效率提高；通过不同算法的优点有机结合，形成混合算法；可以根据实际问题建立目标函数选择合适的参数控制及应用范围调整。
基于遗传算法自身的研究，早熟问题使种群失去了进化能力，是目前最难解决的问题。
通常的表现是群体中所有的个体进化一定的代数后就陷于同一极值而停止进化了，或者接近最优解的个体总是被淘汰，找不到最优解。
然而它的编码不规则及编码存在的不准确性，其搜索的计算量大且搜索效率低等等，也严重影响了遗传算法的应用。
需要设计出良好的编码、良好的选择方式及良好的交叉、变异算子来改进算法中的不中之处。
遗传算法与其他计算智能方法的相互渗透和结合[7]。
如遗传算法与模糊推理以及混沌理论、与传统算法、神经网络算法、粒子群算法、蚁群算法等等其他智能计算方法相互渗透和结合，必能达到取长补短的作用。
混合算法的实质是通过不同算法的优点有机结合，改善单纯算法的性能。
然而随着实际问题难度的增加，对遗传算法本身的不足逐渐显
露，即需要进一步改进，如单目标函数不在是以前的单峰一维或多峰单维或单峰多维，而是多峰多维且维数的增高，对求解的问题难度将急剧增加。
针对不同问题采用重新设计程序、设计算法，采用一切有效方法来完成工程任务，是研究的目的。
对多峰高维单目标函数在有限时间或迭代次数稳定优化[8]将是以后发展的一个重要方向，对多目标函数优化也成为研究热点[9]。
4、小结
本文从遗传算法的起源入手，介绍了它的基本原理。
详细介绍了影响算法的主要因素及其相应改进的方法。
也介绍遗传算法的需要改进的地方，这也是以后发展的一种趋势。
说明了在实际的应用方向及其广泛通用，遗传算法已经是一种基本成熟的算法，主要是对搜索空间的广度和对一个最优解持续优化这深度求解，然而应用的广泛性及自身还有一些的不足，进行进一步深入研究也是必要的。
参考文献
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