现代智能控制方法遗传算法

机械结构力学及控制国 2机械结构力学及控制国 3与求解空间有紧密关系，促使较快地收敛到，但有些方法直接依赖于至少一阶导数；共轭梯度法隐含地机械结构力学及控制国 41.遗传算法概述•的进化

机械结构力学及控制国 5•的进化论（自然选择学说（１）遗传（heredity）“种瓜得瓜，种豆得豆”，亲代把生物信息交给子代，子代按照所得信息而发育、分化，子代总（２）变异（variation）亲代和子代之间以及子代的不同个体之间总有差异。变异是随机发生的，变异的选择和积累是（３）生存和适者生存由于弱肉强食和生存不断进行，其结果是适者生存，不适者被淘汰，通过一代代的选机械结构力学及控制国 63.1机械结构力学及控制国 3.1 机械结构力学及控制国 机械结构力学及控制国 9机械结构力学及控制国 3.1遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是模拟它由JohnHolland教授1975年提出机械结构力学及控制国家 113.1机械结构力学及控制国家 121.遗传算法概述机械结构力学及控制国 13机械结构力学及控制国 14①它在搜索过程中不容易陷入局部最优，即使所定②由于它固有的并行性，遗传算法非常适用于大规机械结构力学及控制国 153.12F1(x)=25-(x

+ 2)02

· 50·(1

+ 2)0.1)222

+1)

- £i

£F2(x)=1+xsin(4px)-ysin(4p

+p)

sin(

x2+y2,

-1£x,y£ x

+y2+

-机械结构力学及控制国 机械结构力学及控制国 17 就是模拟生物而对问题中的对象（一般就是问题的解）的一种称呼，一个也就是搜索空种群(Population)就是模拟生物种群而由若干组机械结构力学及控制国 适应度(Fitness)就是借鉴生物对环境的适应程度，而对问题中的对象所设计的表征其优适应度函数(Fitnessfunction)就是问题中的全体与其适应度之间的一个对应关系。它一般是一个实值函数。该函数就是遗传算法中指导搜索机械结构力学及控制国 19机械结构力学及控制国 20机械结构力学及控制国 21若目标函数为最大化问题：Fitf(xf若目标函数为最小化问题：Fitf(xf机械结构力学及控制国 22k1k

1ααff 0

f机械结构力学及控制国 23与（Chromosome）就是问题中的某种为（Gene）。 ---（2，5，6）---

010101机械结构力学及控制国 (1)假设某一参数的取值范围是[umaxumin]λ的二进制编码 ＝umau

-um

umin+

2l-机械结构力学及控制国 25与(2)

…bx:b λ-x:b 2i-12i-1uma +

mm

i

2l-例如，对于x例如，对于x0102310 编码精度为δ=1。机械结构力学及控制国 263.2.3机械结构力学及控制国 273.2.3。的机械结构力学及控制国 283.2.3应的上下限[uimin,uimax]，则： 机械结构力学及控制国 293.2.3机械结构力学及控制国 303.2.3机械结构力学及控制国 313.2.3机械结构力学及控制国 323.2.3这个符号集可以是一个字母表，如{A,B, C,D,…}；也可以是一个数宇序号表，如{1,2,3,4,5,…}；Al,A2A3A4A5机械结构力学及控制国 333.2.3 X：[C1,C2,…,Cn X：[1，2，…，n[旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，简称TSP)可描述为； 问次序，可使其旅行路线的总长度最短?]机械结构力学及控制国 343.2.3机械结构力学及控制国 35遗传操作也称遗传算子(Genetic①选择-(Selection-(Crossover，亦称交换、交配或杂交③变异(Mutation，亦称突变机械结构力学及控制国 3612345位 67 8 机械结构力学及控制国 379 机械结构力学及控制国 38机械结构力学及控制国 39码的串给出一群“”，也就是假设的可行解机械结构力学及控制国 40①选择编码策略，把参数集合（可行解集合）转换结②确定遗传策略，包括选择群体大小，选择、交叉、变异方④⑤计算群体中的或后的适应值⑥按照遗传策略，运用选择、交叉和变异算子作用于群体，⑦判断能是否满足某一指标，或者已完成预定的迭代机械结构力学及控制国 41复否机械结构力学及控制国 423.简单遗传算法PPc=f(xif( i 机械结构力学及控制国 43据交叉概率Pc按某种方式相互交换其部分，从的主要方法。SGA叉算子采用单点交叉算子不能创新，交换解决了的创新机械结构力学及控制国 443.3 机械结构力学及控制国 45 变为0。 机械结构力学及控制国

单位kmC（

求E距离A的直线距离为40.0km。离B的直线距离为2.0km。EF2EF 机械结构力学及控制国 47自己编写遗传算法程序，,python均可坐标点精度小于0.1km : 实验报告模机械结构力学及控制国 481.遗传算法概述机械结构力学及控制国 49例：利用遗传算法求解区间［0,31］上的二次函数y=x2的YYX机械结构力学及控制国 50的点a的问题。那么，［0,31］中的点x就是,函数值f(x)恰好就可以作为x的适应度，区间［0,31］就是一个(解)空间。机械结构力学及控制国 51编码:把原问题的可行解转化为符号字符串的方:二进制编码：00000 11111 31机械结构力学及控制国 52将种群规模设定为4；用5位二进制数编码；取下列个s1=13(01101),s2=24s3=8 s4=19取适应度函数：f计算各代种群中的各的适应度,并对其进行遗传操作,机械结构力学及控制国 53s1=s3=

s2=f(s1)=f(13)=132=169f(s2)=f(24)=242=576f(s3)=f(8)=82=64f(s4)=f(19)=192=机械结构力学及控制国 54P(xi)

f(xiNf(xjP(s1)=P(13)=P(s2)=P(24)=P(s3)=P(8)=P(s4)=P(19)=

j机械结构力学及控制国 55

机械结构力学及控制国 1201s1’=11000（24）,s2’s3’=11000（24）,s4’机械结构力学及控制国 57s1’=11000（24）,s2’s3’=11000（24）,s4’设交叉率pc=100%，即G1中的全体都参加交叉运设s1’与s2’配对，s3’与s4’配对。分别交换后两位，得机械结构力学及控制国 58机械结构力学及控制国 591021机械结构力学及控制国 60s1’=11001（25）,s2’=s3’=11011（27）,s4’=机械结构力学及控制国 61s1=11100（28）,s2=01001（9）2011机械结构力学及控制国 62s1’=11100（28）,s2’=11100（28）s3’=11000（24）,机械结构力学及控制国 63s1=11111（31）,s2=11100（28）s3=11000（24）,s4=10000（16）机械结构力学及控制国 64Y 19 机械结构力学及控制国 Y X

25机械结构力学及控制国 Y 1924 机械结构力学及控制国 Y 2428X机械结构力学及控制国 机械结构力学及控制国 69f(x)=xsin(10p*x)+2.0 x˛[-1,2机械结构力学及控制国 f(x)=xsin(10p*x)+2.0 x˛[-1,2XX=-F=%%plot(X,F,'LineWidth',%%%axis([-120机械结构力学及控制国 %%%产生初始种群，0,1s=[f,p]=objf(s);机械结构力学及控制国 72whilewhilegn<gnmax+1forj=1:2:inn%xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-机械结构力学及控制国家 73%“%“function%forr=rand;%产生一个随机数whileseln(i)=j;%机械结构力学及控制国 74%“functionscro=cro(s,seln,pc)pcc=pro(pc);%根据交叉概率决定是否进行交叉操作，1则是，0则否ifpcc==1chb=round(rand*(bn-2))+1;%在[1,bn-1]位

scro(1,:)=[s(seln(1),1:chb)scro(2,:)=[s(seln(2),1:chb)机械结构力学及控制国 %“%“functionsnnew=mut(snew,pm)pmm=pro(pm);%