遗传算法原理

遗传算法原理Tag内容描述：<p>1、第二章 遗传算法的基本原理2.1 遗传算法的基本描述2.1.1 全局优化问题全局优化问题的定义：给定非空集合S作为搜索空间，f：SR为目标函数，全局优化问题作为任务给出，即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。全局最大值（点）的定义：函数值称为一个全局最大值，当且仅当成立时，被称为一个全局最大值点（全局最大解）。局部极大值与局部极大值点（解）的定义：假设在S上给定了某个距离度量，如果对，使得对，则称x为一个局部极大值点，f(x)为一个局部极大值。当目标函数有多个局部极大点时，被称为多峰或多模态函数（multi-mod。</p><p>2、遗传算法原理与应用,Alex 2006-5-30,报告提纲,一、遗传算法概述 二、遗传算法原理 三、遗传算法的应用,一、遗传算法概述,1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法的特点,1、智能优化算法,智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。,常用的智能优化算法,（1）遗传算法 （Genetic Algorithm， 简称GA） （2）模拟退火算法 （Simulated Annealing， 简称SA） （3）禁忌。</p><p>3、遗传算法,报告提纲,一、遗传算法概述 二、遗传算法原理 三、遗传算法的应用,一、遗传算法概述,1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法的特点,1、智能优化算法,智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。,常用的智能优化算法,（1）遗传算法 （Genetic Algorithm， 简称GA） （2）模拟退火算法 （Simulated Annealing， 简称SA） （3）禁忌搜索算法 （Tabu Search， 。</p><p>4、第四章 遗传算法的基本原理,4.1 遗传算法的基本描述 4.2 遗传算法的模式理论 4.3 遗传算法与其他搜索算法的比较 4.4 遗传算法的高级实现,4.1.1 标准遗传算法流程： 1编码 2初始群体的生成 3适应度评估检测 4WHILE DO 1. 选择 2. 交叉 3. 变异 4. 适应度评估检测 5END DO,4.1 遗传算法的基本描述,选择,交叉,当前代,中间代,下一代,4.1 遗传算法的基本描述,4.1.3 遗传编码 定义：由问题空间向GA编码空间的映射称为编码，而由编码空间向问题空间的映射成为译码。 问题编码一般应满足以下三个原则： 1）完备性（completeness）：问题空间中的所。</p><p>5、数学建模工作室2019/11/29,数学建模培训讲义,第1页mecca_zj,遗传算法简介,数学建模工作室2019/11/29,数学建模培训讲义,第2页mecca_zj,非线性规划的基本概念,定义如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数。</p><p>6、Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University,Evolutionary Algorithms and Optimization: Theory and its Applications,Tsinghua University UniversityMarch 14 18, 2005 Mitsuo。</p>