城市公交车路线选择的遗传算法
遗传算法在多目标优化的应用：公式,讨论,概述总括
遗传算法在多目标优化的应用：公式，讨论，概述/总括 概述 本文主要以适合度函数为基础的分配方法来阐述多目标遗传算法。传统的群落形成方法（niche formation method）在此也有适当的延伸,并提供了群落大小界定的理论根据。适合度分配方法可将外部决策者直接纳入问题研究范围，最终通过多目标遗传算法进行进一步总结：遗传算法在多目标优化圈中为是最优的解决方法，而且它还将决策者纳入在问题讨论范围内。适合度分配方法通过遗传算法和外部决策者的相互作用以找到问题最优的解决方案，并且详细解释遗传算法和外部决策者如何通过相互作用以得出最终结果。 1.简介 求非劣解集是多目标决策的基本手段。已有成熟的非劣解生成技术本质上都是以标量优化的手段通过多次计算得到非劣解集。目前遗传算法在多目标问题中的应用方法多数是根据决策偏好信息，先将多目标问题标量化处理为单目标问题后再以遗传算法求解，仍然没有脱离传统的多目标问题分步解决的方式。在没有偏好信息条件下直接使用遗传算法推求多目标非劣解的解集的研究尚不多见。 本文根据遗传算法每代均产生大量可行解和隐含的并行性这一特点，设计了一种基于排序的表现矩阵测度可行解对所有目标总体表现好坏的向量比较方法，并通过在个体适应度定标中引入该方法，控制优解替换和保持种群多样性，采用自适应变化的方式确定交叉和变异概率，设计了多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA)。该算法通过一次计算就可以得到问题的非劣解集， 简化了多目标问题的优化求解步骤。 多目标问题中在没有给出决策偏好信息的前提下，难以直接衡量解的优劣，这是遗传算法应用到多目标问题中的最大困难。根据遗传算法中每一代都有大量的可行解产生这一特点，我们考虑通过可行解之间相互比较淘汰劣解的办法来达到最 后对非劣解集的逼近。 考虑一个n维的多目标规划问题，且均为目标函数最大化， 其劣解可以定义为： f i (x * )≤f i (x t ) i=1，2，??，n (1) 且式(1)至少对一个i取“＜”。即至少劣于一个可行解的x必为劣解。 对于遗传算法中产生大量的可行解，我们考虑对同一代中的个体基于目标函数相互比较，淘汰掉确定的劣解，并以生成的新解予以替换。经过数量足够大的种群一定次数的进化计算，可以得到一个接近非劣解集前沿面的解集，在一定精度要求下，可以近似的将其作为非劣解集。 个体的适应度计算方法确定后，为保证能得到非劣解集，算法设计中必须处理好以下问题：(1)保持种群的多样性及进化方向的控制。算法需要求出的是一组不同的非劣解，所以计算中要防止种群收敛到某一个解。与一般遗传算法进化到
遗传算法与优化问题(重要,有代码)
实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变
遗传算法求解VRP问题的技术报告
遗传算法求解VRP 问题的技术报告 摘要：本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MA TLAB 仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km 缩短了5.5km 。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP 问题。 一、 问题描述 1.问题描述 车辆调度问题（Vehicle Scheduling/Routing Problem,VSP/VRP ）的一般定义为[1]：对一系列送货点和/或收货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量，送发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆数尽量少等）。问题描述如下[2]：有一个或几个配送中心),...,1(n i D i =，每个配送中心有K 种不同类型的车型，每种车型有n 辆车。有一批配送业务),...,1(n i R i =，已知每个配送业务需求量),...,1(n i q i =和位置或要求在一定的时间范围内完成，求在满足不超过配送车辆载重等的约束条件下，安排配送车辆在合适的时间、最优路线使用成本最小。 2.数学模型 设配送中心有K 台车，每台车的载重量为),...,2,1(K k Q k =，其一次配送的最大行驶距离为k D ，需要向L 个客户送货，每个客户的货物需求量为),...,2,1(L i q i =，客户i 到j 的运距为ij d ，配送中心到各个客户的距离为),...,2,1,(0L j i d j =，再设k n 为第K 台车配送的客户数（k n =0表示未使用第K 台车），用集合k R 表示第k 条路径，其中ki r 表示客户ki r 在路径 k 中的顺序为 （不包括配送中心），令 0k r 表示配送中心，若以配送总里程最短为目标函数，则可建立如下数学模型： ∑∑==?+=-K k k rk r n i r r n sign d d Z k kn k ki i k 1 1 )] ([min )1( (1) k n i ki Q qr k ≤∑=1 (2) k k rk r n i r r D n sign d d k kn k ki i k ≤?+∑=-)(0 1 )1( (3) L n k ≤≤0 (4)
遗传算法在多目标优化中的作用 调研报告
遗传算法在多目标优化中的作用调研报告 姓名: 学院: 班级: 学号: 完成时间:20 年月日 目录 1 .课题分析................................................................................................................................ 0 2 .检索策略................................................................................................................................ 0 2.1 检索工具的选择................................................................................................................................ ......... 0 2.2 检索词的选择................................................................................................................................ ............. 0 2.3 通用检索式................................................................................................................................ .. 0 3.检索步骤及检索结果 0 3.1 维普中文科技期刊数据库 0 3.2 中国国家知识产权局数据
粒子群算法和遗传算法比较
粒子群算法和遗传算法比较 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Partical Swarm Optimization -PSO) 算法. 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。 粒子群算法 1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究，PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2. 背景: 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容 1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题 我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的. 现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信
基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现
基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现
基于遗传算法的路径规划MATLAB实现 主程序： clear all; close all; t=23; %过程点个数=t－1 s=500; %种群规模 pc=0.90; %交叉概率 pm=0.20; %变异概率 pop=zeros(s,t); for i=1:s pop(i,1:t-1)=randperm(t-1); end for k=1:1:2000 %进化代次数k if mod(k,10)==1 k end pop=lujingdis(pop); c=15;%选择淘汰个数 pop=lujingselect(pop,c); p=rand; if p>=pc pop=lujingcross(pop); end if p>=pm pop=lujingmutate(pop); End end pop min(pop(:,t)) J=pop(:,t); fi=1./J;
[Oderfi,Indexfi]=sort(fi); %安排fi从小到大 BestS=pop(Indexfi(s),:); %使BestS=E(m),m即是属于max(fi)的Indexfi I=BestS; x=[2 3 6 10 14 17 22 20 23 25 30 28 25 21 29 16 18 15 9 11 6 5 ]; y=[5 26 14 29 27 24 28 22 26 30 30 17 13 15 4 13 3 1 6 2 2 7]; %过程点坐标 % x=[1 2 3 4 6 9 11 10 8 9 6 4]; %12个过程点的坐标 % y=[1 2 3 4 8 10 11 9 5 2 1 2]; for i=1:1:t-1 x1(i)=x(I(i)); y1(i)=y(I(i)); end x(t)=x(I(1)); y(t)=y(I(1)); a = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
中国七大中心城市人口概况
中国七大中心城市人口资源大调查 张志忠 江泽民同志在党的十六大报告中提出了全面建设小康社会的新目标，为我国今后一段时期的发展指明了方向，然而制约我国高速发展的关键却是人口问题。因此本文特从我国地域划分上的七大区域，选取七个代表性的中心文化城市，从人口数量、人均寿命、家庭规模、男女比例、人均收入、文化素养及配套的医疗保健等多方面，作了较为详实的调查，以期对我国的人口决策有所助益。 华北华北——————北京北京 北京市常住人口:1381.9万人 北京市人口密度：668人／平方公里 北京市“人户分离”的人口为：223.6万人 北京市共有家庭户：417.6万户 北京平均每个家庭户的人口为：2.9人 家庭规模：三口人和两口人是北京市家庭户的主体 北京夫妻之间的平均年龄差为：2.6岁 北京平均每户就业人口：1.58人 北京市人口出生率：6.0‰ 北京市人口自然增长率：0.9‰ 北京市人口死亡率：5.1‰ 北京人口的平均年龄：35.7岁， 北京人口的平均预期寿命：76.7岁，其中男性为74.9岁，女性为78.6岁 北京人口的平均寿命：75.85岁 北京市的男性：７２０．６万人,占总人口的５２.１％ 北京市的女性：６６１.３万人，占总人口的４７.９％ 北京市人口的性别比为：109（以女性为100） 北京市居住在城镇的人口：１０７１. ６万人 北京市居住在乡村的人口为：310.3万人 北京市居住半年以上的外来人口：263万人 北京市人口中，0—14岁的人口为：187.8万人， 北京市市人口中，0—14岁的人口占总人口的比例为：13.6% 北京市市人口中15—64岁的人口为：1078.6万人 北京市市人口中15—64岁的人口占总人口的比例为：78.0% 北京市市人口中65岁及以上的人口为：115.5万人 北京市市人口中65岁及以上的人口占总人口的比例为：8.4% 北京市人口中拥有的少数民族：56个 北京市城镇居民人均可支配收入：11577.8元 北京市农民人均可支配收入：5098.8元
中国社会发展背景下的现代城市规划理论
中国社会发展背景下的现代城市规划 理论之思考 ——和谐社会的城市社区建设 课程：现代城市规划与设计理论 学院：建筑学院 任课老师：蔡辉 成员：李会会李美辰 曾娟马西娜
中国社会发展背景下的现代城市规划理论之思考 ——和谐社会的城市社区建设 摘要：长期以来,在我国构建社会主义和谐社会的影响下,城市社会基层管理体制是一种在城市街区范围内以单位制度为主体,以社会控制为目标,以管理的单一性、行政导向性为主要特征,以管理范围和内容的全能性为核心的社会管理体制,因此,社区的真正概念,是在这种单位制社区逐渐被打破后,才被我们熟知的。而城市社区的治理问题,也成为构建和谐社会背景下重要的社会民生问题。本文通过梳理和总结和谐社会下城市社区的建设和演进,分析在和谐社会背景下我国的城市社区规划现状，并根据现状的分析和总结提出我们对和谐社会下现代城市社区规划建设的构想和建议。现代城市社区的规划建设,不是一整套规则条例,也不是一种活动,而是一个过程。 关键字：和谐社会城市社区生态社区绿色社区开放社区主题社区和谐性社区 一、和谐社会、城市社区的概述以及两者之间的关系 和谐社会是对人类社会发展理想状态的一种描绘，是古今中外人们梦寐以求的理想。一般地讲，和谐社会就是人与自然、人与社会、人与人之间和谐统一与协调发展的社会；就是生产力和生产关系、经济基础和上层建筑之间和谐统一与协调发展的社会。人类社会是在生产力和生产关系、经济基础和上层建筑的矛盾统一中发展的，也是在和谐与不和谐的矛盾统一中发展的。 根据我国现代社会的发展背景和现状，现阶段我们所要建设的和谐社会，应该是民主法治、公平正义、诚信友爱、充满活力、安定有序、人与自然和谐相处的社会。和谐社会基本表现为社会主义民主能得到充分发扬；社会各方面的利益关系得到妥善协调，人民内部矛盾和其他社会矛盾得到正确处理，社会公平和正义得到切实维护和实现；全社会互帮互助、诚实守信，全体人民平等友爱、融洽相处；充满活力，能够使一切有利于社会进步的创造愿望得到尊重，创造活动得到支持，创造才能得到发挥，创造成果得到肯定；社会组织机制健全，社会管理完善，社会秩序良好，人民群众安居乐业，社会保持安定团结；人与自然和谐相处，生产发展，生活富裕，生态良好。
遗传算法与机器人路径规划
遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法
多目标规划遗传算法
%遗传算法解决多目标函数规划 clear clc syms x; %Function f1=f(x) f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4; %function f2=f(x) f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; NIND=100; MAXGEN=50; NV AR=2; PRECI=20; GGPA=0.9; trace1=[]; trace2=[]; trace3=[]; FielD=[rep([PRECI],[1,NV AR]);[1,1;4,2];rep([1;0;1;1],[NV AR])]; Chrom=crtbp(NIND,NV AR*PRECI); v=bs2rv(Chrom,FielD); gen=1; while gen 最近在看遗传算法,查了很多资料,所以做了如下一些总结,也希望对后面研究的人有些帮助.因为初学GA,文中自己的见解,不一定全对,感兴趣的可以一起探讨. I简介 基本概念 遗传算法(Genetic Algorithms, GA)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。 它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。 GA的组成: （1）编码（产生初始种群） （2）适应度函数 （3）遗传算子（选择、交叉、变异） （4）运行参数 编码 基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有： （1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题） 如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体) （2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题） 如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。 （3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示） 如,问题：给定了很多组输入和输出。请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。 编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。 （4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题） 在值编码中，每个基因就是一串取值。这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。 适应度函数 遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。 如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。 遗传算子——选择 遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。 SGA（基本遗传算法）中采用轮盘赌选择方法。 轮盘赌选择又称比例选择算子，基本思想：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。设群体大小为n ，个体i 的适应度为Fi，则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为： 遗传算子——交叉 所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。交叉运算在GA中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 介绍遗传算法的发展历程 遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20世纪40年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。 早期的研究特点是侧重于对一些复杂操作的研究。最早意识到自然遗传算法可以转化为人工智能算法的是J.H.Hnllaad教授。1965年，Holland教授首次提出了人工智能操作的重要性，并将其应用到自然系统和人工系统中。1967年，Holland教授的学生.J.D.Bagley在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文，从而创立了自适应遗传算法的概念e J.D.Bagley发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式识别。Holistien最早把遗传算法应用于函数优化。20世纪70年代初，Holland 教授提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。模式定理揭示出种群中优良个体(较好的模式)的样本数将以指数级规律增长，因而从理论上保证了遗传算法是一个可以用来寻求最优可行解的优化过程。1975年，Holland教授出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《自然系统和人工系统的自适应性》。同年，K.A.De Song在博士论文《遗传自适应系统的行为分析》‘护结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验，建立了遗传算法的工作框架，为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得 出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。20世纪80年代，Hntland 教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统—分类器系统(Classifier Systems，简称CS)，提出了基于遗传算法的机器学习的新概念，为分类器系统构造出了一个完整的框架。1989年，D.J.Goldberg 出版了专著—《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。该书系统总结了遗传算法的主要研究成果，全面而完整地论述了遗传算法的基本原理及其应用。可以说这本书奠定了现代遗传算法的科学基础，为众多研究和发展遗传算法的学者所瞩目。1991年，L,Davis编辑出版了《遗传算法手册》一书，书中包括了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用样本，为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导作用。1992年，J.R.Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成，提出了遗传规划(Genetic Programming,简称GP)的概念。 基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码 基本思路是：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。 function [L1,XY1,L2,XY2]=JQRLJGH(XX,YY) %% 基于Dijkstra和遗传算法的机器人路径规划 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/9218593016.html,/greensim %输入参数在函数体内部定义 %输出参数为 % L1 由Dijkstra算法得出的最短路径长度 % XY1 由Dijkstra算法得出的最短路径经过节点的坐标 % L2 由遗传算法得出的最短路径长度 % XY2 由遗传算法得出的最短路径经过节点的坐标 %程序输出的图片有 % Fig1 环境地图（包括：边界、障碍物、障碍物顶点之间的连线、Dijkstra的网络图结构） % Fig2 由Dijkstra算法得到的最短路径 % Fig3 由遗传算法得到的最短路径 % Fig4 遗传算法的收敛曲线（迄今为止找到的最优解、种群平均适应值） %% 画Fig1 figure(1); PlotGraph; title('地形图及网络拓扑结构') PD=inf*ones(26,26); for i=1:26 for j=1:26 if D(i,j)==1 x1=XY(i,5); y1=XY(i,6); x2=XY(j,5); y2=XY(j,6); dist=((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)^0.5; PD(i,j)=dist; end end 遗传算法 概念 遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它既能在搜索中自动获取和积累有关空间知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解遗传算法操作使用适者生存的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近视最优方案。在遗传算法的每一代中，根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，产生一个新的近视解。这个过程导致种群中个体的进化，得到的新个体比原个体更适应环境，就像自然界中的改造一样。 应用 遗传算法在人工智能的众多领域具有广泛应用。例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如tsp、背包问题）、函数的最大值以及图像处理和信号处理等等。遗传算法多用应与复杂函数的优化问题中。 原理 遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉、和变异等现象，从任一初始种群出发，通过随机选择、交叉、变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进行到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代地不断繁衍进化，最后收敛到一群最适合环境的个体求得问题的最优解。 算法流程 1. 编码：解空间中的解数据x，作为作为遗传算法的表现型形式。从表现型到基本型的映射称为编码。遗传算法在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基本型串结构数据，这些串结构数据的不同的组合就构成了不同的点。 2. 初始种群的形成：随机产生n个初始串数据，每个串数据称为一个个体， n个串数据构成了一个群体。遗传算法以这n个串结构作为初始点开始迭代。设置进化代数计数器t 0;设置最大进行代数t；随机生成m个个体作为初始群体p(0)。 3. 适应度检测：适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,适应度函数 就是对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。根据具体问题计算p(t)的适应度。 4. 选择：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到 下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。 5. 交叉：将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结 构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 6. 变异：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上 的基因值作变动。 群体p(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体p(t+1)。 7. 终止条件判断:若t<=t,则t=t+1，转到第3步，否则以进化过程中所得 到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。 遗传算法流程图如下图所示： 遗传算法 下几种：适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法。 其中轮盘赌选择法是最简单也是最常用的选择方法。在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。设群体大小为n，其中个体i的适应度为，则i 被选择的概率，为遗传算法 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9218593016.html, 遗传算法在多目标线性规划的应用 作者：陈紫电 来源：《新课程·上旬》2013年第11期 摘要：求解多目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划，目前主 要有线性加权和法、最大最小法、理想点法等。然而实际问题往往是复杂的，究竟哪种方法更加有效，也是因题而异。因此，通过讨论各种方法，提出了一个对各种算法的优劣进行量化对比的方法，并运用Matlab软件设计了相应的遗传算法来实现求解。 关键词：多目标线性规划；Matlab；遗传算法 多目标线性规划是最优化理论的重要组成部分，由于各目标之间的矛盾性和不可公度性，要使所有目标均达到最优，基本上是不可能的，因此，多目标规划问题往往只是求其相对较优的解。目前，求解多目标线性规划问题的有效方法有理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法，然而这些方法对多目标偏好信息的确定、处理等方面的研究工作不够深入，本文对多目标线性规划各解法的优劣进行了量化比较，最后还设计了相应的遗传算法，并借助MATLAB实现求解。 一、多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数，且目标函数和约束条件全是线性函数，其数学模型表示为： 二、多目标线性规划的求解方法 1.理想点法 三、遗传算法 对于上述多目标规划问题的各种解法，都从一定程度上有各自的偏好。为此，我们提出了一种多目标规划问题的遗传算法。 本文对各分量都做了数据标准化，并以（1，1，…，1）为理想目标，再以目标值的距离为目标（此距离可以作为其他算法的评价），消除了各分量之间的不公平性，最后借助MATLAB软件，从结果上看最后得到了更为合理的目标值。 参考文献： [1]李荣钧.多目标线性规划模糊算法与折衷算法分析[J].运筹与管理，2001，10（3）：13-18. 基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型 作者：唐健， 史文中， 孟令奎 作者单位：唐健(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红磡)， 史文中(香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红 磡)， 孟令奎(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 刊名： 武汉大学学报（信息科学版） 英文刊名：GEOMATICS AND INFORMATION SCIENCE OF WUNAN UNIVERSITY 年，卷(期)：2008，33(8) 引用次数：1次 参考文献(11条) 1.Gendreau M,Potvin J Y.Dynamic Vehicle Routing and Dispatching[C].Fleet Management and Logis- tics,Kluwer,Boston,1998 2.Yang Jian,Jaillet P,Mahmassani H.Real-time Mul-tivehicle Truckload Pickup and Delivery Problems[J].Transportation Science,2004(38):135-148 3.Fabri A,Reeht P.On Dynamic Pickup and Delivery Vehicle Routing with Several Time Windows and Waiting Times[J].Transportation Research Part B,2006(40):335-350 4.Fleischmann B,Gnutzmann S,Sandvoss E.Dy-namic Vehicle Routing Based on Online Traffic In-formation[J].Transportation Science,2004 (38):420-433 5.李兵,郑四发,曹剑东,等.求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法[J].交通运输工程学报,2007,7(1):106-110 6.Malandraki C,Daskin M S.Time-Dependent Vehi-cle Routing Problems:Formulations,Properties,and Heuristic Algorithms[J].Transportation Sci-ence,1992(26):185-200 7.Picard J C,Queryranne M.The Time-Dependent Traveling Salesman Problem and Its Application to the Tardiness Problem in One-Machine Scheduling[J].Operations Research,1978(26):86-110 8.Fox K R,Garish B,Graves S C.A n-Constraint Formulation of the (Time-Dependent) Traveling Salesman Problern[J].Operations Research,1980(28):1 018-1 021 9.Lucena A.Time-Dependent Traveling Salesman Problem-the Deliveryman Case[J].Networks,1990(120):753-763 10.Wiel R J V,Sahinidis N V.Heuristic Bounds and Test Problem Generation for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem[J].Transportation Science,1995(29):167-183 11.Cheung B K S,Choy K L,Li C L,et al.Dynamic Routing Model and Solution Methods for Fleet Management with Mobile Technologies[J].Interna-tional Journal of Production Economics,2008,113 (2):694-7O5 相似文献(0条) 引证文献(1条) 1.胡明伟.唐浩时相关旅行时间车辆路径高效启发式算法[期刊论文]-深圳大学学报（理工版） 2009(3) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/9218593016.html,/Periodical_whchkjdxxb200808027.aspx 下载时间：2010年4月8日遗传算法心得
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