《遗传算法》实验指导书

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遗传算法遗传算法

遗传算法遗传算法
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(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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(4)基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定:
M:群体大小,即群体中所含个体的数量,一般取为 20~100; G:遗传算法的终止进化代数,一般取为100~500; Pc:交叉概率,一般取为0.4~0.99;
Pm:变异概率,一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
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。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面:
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(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。
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(3)生产调度问题 在很多情况下,采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具,在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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(4)自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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遗传算法详细讲解PPT学习教案

遗传算法详细讲解PPT学习教案

§1 基本概念
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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
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0
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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.
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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

遗传算法

遗传算法
以变异概率Pm改变染色体的某一个基因,当以二进制 编码时,变异的基因由0变成1,或者由1变成0。 平均约1-2%。
1
1
0
1
0
0
0
1
变异基因
变异基因
0
1
0
1
0
1
0
1
比起选择和交叉操作,变异操作是GA中的次要操作,但 它在恢复群体中失去的多样性方面具有潜在的作用
停止准则(Termination Criteria)
如何编码?
选 择
交 叉
变 异
遗传算法的基本操作
选择(selection):
根据各个个体的适应值,按照一定的规则或方法,从第t代群体 P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体P(t+1)中。
交叉(crossover):
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对,对每一个个体,以某个 概率Pc (称为交叉概率,crossover rate)交换它们之间的部分染色体。
在完全图中寻找 一个最小圈
旅行商问题的应用
例5. 碎纸片的拼接复原 破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军 事情报获取等领域都有着重要的应用。传统上,拼接复 原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低。特别 是当碎片数量巨大,人工拼接很难在短时间内完成任务。 随着计算机技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼 接技术,以提高拼接复原效率。请讨论以下问题: 1. 对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片 (仅纵切),建立碎纸片拼接复原模型和算法,并针对 附件1、附件2给出的中、英文各一页文件的碎片数据进 行拼接复原。如果复原过程需要人工干预,请写出干预 方式及干预的时间节点。复原结果以图片形式及表格形 式表达(见【结果表达格式说明】)。

遗传算法(GeneticAlgorithm)PPT课件

遗传算法(GeneticAlgorithm)PPT课件

2021
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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
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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)
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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

遗传算法介绍及应用

遗传算法介绍及应用

遗传算法的介绍及应用目录1遗传算法介绍 (2)1.1遗传算法的产生和发展 (2)1.2 遗传算法的基本求解步骤 (2)1.2.1 编码 (2)1.2.2初始化: (3)1.2.3估计适应度: (3)1.2.4再生(选择): (3)1.2.5 交叉: (3)1.2.6 变异: (3)1.2.7 重复: (3)2 遗传算法的应用例子 (4)2.1 编码 (4)2.2 初始化 (4)2.3 计算适应度 (5)2.4 再生(选择) (5)2.5 交叉 (5)2.6 变异 (6)3 遗传算法解决TSP的例子 (7)3.1 TSP 问题描述 (7)3.2 遗传算法用于TSP 问题 (8)3.2.1 编码表示 (8)3.2.2 初始化群体和适应度函数及其终止条件的设定 (8)3.2.3 选择算子 (9)3.2.4 交叉算子 (9)3.2.5 变异算子 (10)3.2.6 TSP问题的总结 (10)1遗传算法介绍遗传算法(genetic algorithms,GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法,它是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。

基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代,通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因结构就保存下来。

遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理,并引用了随机统计原理而形成的。

1.1遗传算法的产生和发展50 年代末60 年代初,生物学家Fraser 试图通过计算的方法来模拟生物界"遗传与选择"的进化过程,这便是GA 的雏形。

受此启发,Holland 教授认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。

1967 年Bagley 在其博士论文中首次提出了"遗传算法"这一术语。

1975 年,Holland 出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。

该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法,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。

《遗传算法详解》课件

《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

(标准格式)遗传学实验指导

《遗传学》实验指导书适用专业(农学、园艺、中草药等)前言遗传学实验是为了配合遗传学的教学而开设的一门非独立性设课的实验课程。

要求学生根据所掌握的理论基础和实验技能,独立完成实验操作,并撰写实验报告。

本课程由验证性、操作性和综合性等多层次实验内容构成,主要从个体、细胞、分子三个水平揭示遗传学的基本现象与规律。

通过本课程的学习,使学生加深对遗传学基础理论和原理、遗传学试验技术和分析方法的理解和掌握、验证遗传学理论,并通过综合性、设计性实验研究,培养学生的基本实验思想、实验方法、实验技能和综合应用能力和初步独立进行科学研究的能力。

本实验指导包括各类实验9个,共28学时,必做14学时,选做14学时,可以根据学时数和具体情况,酌情选择。

此外还有附录四个,供教师准备实验时参考。

至于一些分子水平上的实验技术,限于时间而未收集,有待以后补充。

实验要求一、实验前预习实验指导书并复习有关内容;准备好实验报告纸、铅笔、橡皮、尺子、钢笔(或圆珠笔)等;二、按实验指导及教师的要求进行观察、记载,写好实验报告。

字迹要整洁、清楚。

绘图一律用铅笔,解答用兰色或黑色圆珠笔书写。

三、爱护实验仪器、设备,注意节约药品和各种实验材料;按操作规程使用仪器,严禁私自拆卸仪器及调整仪器附件,如有损坏,照价赔偿。

四、注意安全,严格遵守操作规程,如遇特殊情况应及时报告指导教师。

五、保持实验室安静,不得在实验室内喧哗。

实验完毕后,将实验用品放回原来位置,打扫卫生。

目录实验一:植物细胞有丝分裂的制片与观察························································4 实验二:植物细胞减数分裂的制片及观察························································6 实验三:植物染色体组型分析··········································································8 实验四:一对相对性状的遗传分析·······················································11 实验五:两对相对性状的遗传分析··································································14 实验六:植物多倍体的诱发及细胞学鉴定·······················································15 实验七:数量性状的遗传分析·········································································17 实验八:蛋白质遗传标记分析·········································································21 实验九:人类性状的遗传分析·········································································2310、实验报告基本内容要求············································································ 2511、实验报告格式···························································································26实验一:植物细胞有丝分裂的制片与观察实验学时:3学时实验类型:综合实验要求:必做一、实验目的:掌握植物细胞有丝分裂的制片方法,并通过植物细胞有丝分裂制片的观察,熟悉有丝分裂的全过程,以及各个时期染色体的形态特征。

《遗传算法》PPT课件


遗传算法
学习过程如下:
选择适应度最好的4个
11 01001101 -4 13 01001101 -4 14 00111001 -4 15 00101111 -5
11与13交叉
16 01001101 -4 17 01001101 -4
14与15交叉
18 00111011 -4 19 00101101 -5
遗传算法
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 的方法。 遗传算法是一类随机算法通过作用于染色体上的基 因,寻找好的染色体来求解问题。 遗传算法对求解问题的本身一无所知,它所需要的 仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适 应值来选择染色体,使适应性好的染色体比适应性差 的染色体有更多的繁殖机会。 遗传算法通过有组织地而且是随机地信息交换来重 新结合那些适应性好的串,在每一个新的串的群体中 作为额外增添,偶尔也要在串结构中尝试用新的位和 段来代替原来的部分。
遗传算法
要做的第一件事是将染色体转换成二进制串, 00表示0 01表示1 10表示2 11表示3 交叉位置:6,即父代染色体被复制下来产生两个后代 然后两个后代交换他们的最后两位 变异:由随机选择一位、求反
遗传算法
例如,染色体0223的适应度为4。 若所有7个规则都满足(也就是当染色体是0133),则 适应度为7。 适应度值可以求负操作,以使任务成为最小化搜索。 因此,目标染色体具有-7的适应度。 要做的第一件事是将染色体转换成二进制串, 这可通过由00表示0,01表示1,10表示2,11表示3来完 成。现在每个基因由两位表示,目标染色体有00011111 表示。 为了简化例子,总是在位置6处应用单点交叉。 父染色体被复制下来产生两个后代,然后两个后代交换 他们的最后两位。 变异由随机选择一位且对他求反组成。

《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。

遗传算法实验六ppt课件


NIND=40;
%定义个体数目
MAXGEN=25;
%定义最大遗传代数
PRECI=20;
%编码长度
GGAP=0.9;
%代沟
FieldD=[20;-1;2;1;0;1;1];
%区域描述器
Chrom=crtbp(NIND, PRECI);
%产生初始种群
gen=0;
%代计数器
variable=bs2rv(Chrom, FieldD);
7
;.
具有性能跟踪和图像输出功能的程序代码
%子代个体的十进制转换 variable=bs2rv(SelCh, FieldD); %计算子代的目标函数值 ObjVSel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; %重插入子代的新种群 [Chrom ObjV]=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel); variable=bs2rv(Chrom, FieldD);
while gen<MAXGEN %分配适应度值 FitnV=ranking(-ObjV); %选择 SelCh=select('sus', Chrom, FitnV, GGAP); %重组 SelCh=recombin('xovsp', SelCh, 0.7); %变异 SelCh=mut(SelCh);
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程序中的函数说明
例如: >> MatIn = [1 2 3] MatIn =
123 >> REPN = [1 2] REPN =
12 >> MatOut = rep(MatIn,REPN) MatOut =
123123
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. . . . . 实 验 一

科技大学 理 学院(系) 2010 年 月 日 课名:遗传算法 题目:随机函数与函数调用

班级: : 学号: 机台号: 同组人: 任课教师:熊 焱 实验目的:

1. 掌握随机数的生成函数 2. 熟悉函数调用的基本操作

实验容及步骤: 容:利用随机函数生成 [1,10] 和 [0,1] 随机数各个; 编写数组作为参量的函数调用程序

条件:调用函数关系自己选定(如:23xyxy ),数组取为实型 要求:生成随机数之后屏幕显示出来;数组、函数关系、函数值显示在屏幕上。 程序:

#include #include void main() {

float e[5]; int d[5]; int j,x; float y,z; for(j=0;j<5;j++) { . . . . . d[j]=1+(int)(10.0*rand()/(RAND_MAX+1.0)); printf(" %d ",d[j]); } printf("\n"); for(j=0;j<5;j++) { e[j]=rand()/(RAND_MAX+1.0); printf(" %.2f ",e[j]);

} printf("\n"); for(j=0;j<5;j++) { x=d[j]; y=e[j]; z=x*x+y*y*y+x*y; printf(" %.2f ",z); } printf("\n"); printf("x*x+y*y*y+x*y\n"); } 实 验二

科技大学 理 学院(系) 2010 年 月 日 课名:遗传算法 题目:编码、解码

班级: : 学号: 机台号: 同组人: 任课教师:熊 焱 . .

. . . 实验目的: 1. 掌握二进制数与十进制数的相互转化 2. 熟悉不同划分长度下的二进制与十进制的转化操作

实验容及步骤: 容:将十进制数转化为指定长度下的二进制数 将二进制数转化为指定长度下的十进制数

条件:利用函数调用的方法编写程序,长度设为输入量(可调节),十进制数为单变量实型、二进制数存为数组(每个数组单元存储一位); 要求:转换结果屏幕输出。 #include #include void sje(int n,int m) { int x=0,a[100]={0}; while(n) { a[x++]=n%2; n/=2; }

while(m>0) { m--; printf("%d",a[m]);

} } void ejs(int *a,int x) { int sum=0; . . . . . while(x>0) { x--; sum+=a[x]*pow(2.0,x);

} printf("%d\n",sum); } void main() { int m,n,x,a[100]; int i; printf("请输入转换的数:\n"); scanf("%d",&n); printf("请输入要转化在长度:\n"); scanf("%d",&m); sje(n,m); printf("\n"); printf("请输入转换的二进制数长度:\n"); scanf("%d",&x); printf("请输入转换的二进制数:\n"); for(i=x-1;i>=0;i--) scanf("%d",&a[i]); ejs(a,x); } 实 验 三

科技大学 理 学院(系) 2010 年 月 日 课名:遗传算法 题目:初始种群

班级: : 学号: 机台号: 同组人: 任课教师:熊 焱 . .

. . . 实验目的: 掌握初始群体的生成过程

实验容及步骤: 容:生成二进制编码下的初始种群。 条件:个体围给定,种群规模设为变量(可调节)。 要求:屏幕显示所生成的初始群体 #include #include #include int random() { return rand()%100; } void sje(int n,int m) { int x=0,a[100]={0}; while(n) { a[x++]=n%2; n/=2; }

while(m>0) { m--; printf("%d",a[m]);

} }

void main() { . . . . . int x,y=0; printf("种群规模:\n"); scanf("%d",&x); while(y{ sje(random(),8); printf("\n"); y++; }

}

实 验 四 科技大学 理 学院(系) 2010 年 月 日 课名:遗传算法 题目:选择算子

班级: : 学号: 机台号: 同组人: 任课教师:熊 焱 实验目的:

掌握轮盘赌选择算子 . .

. . . 实验容及步骤: 容:编写二进制编码下的轮盘赌选择算子程序。 条件:延用前次实验所生成的初始种群和群体规模。 要求:屏幕显示选择算子操作后的结果。

#include #include #include using namespace std;

int Rand_a(int n) { return rand()%n+1; }

int main() { int N; cout<<"请输入种群大小:">N; int *syd=new int[N]; int *lsyd=new int[N]; int i; int n; int p=0; int *a=new int[N]; cout<<"请输入适应度:">syd[i]; lsyd[0]=syd[0]; for(i=1;i<10;i++) { lsyd[i]=lsyd[i-1]+syd[i]; } cout<<"其适应度和累积适应度如下:"a[p]) { cout

cout

班级: : 学号: 机台号: 同组人: 任课教师:熊 焱 实验目的:

掌握单点交叉算子

实验容及步骤: 容:编写二进制编码下的单点交叉算子程序。 条件:延用前次实验所生成的种群和群体规模。 要求:屏幕显示交叉算子操作后的结果。

#include #include #include using namespace std;

void fun(int *a,int n) { int i=0; while(n!=0) { a[i]=n%2; n=n/2; i++; } } void f(int model,int *num) {

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