遗传算法编码与适应度函数课件_第1页
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文档简介

遗传算法的编码与适应度函数姓名:赵文娟学号:30808120304遗传算法的特点(1)遗传算法不是直接作用在参变量集上,而是利用参变量集的某种编码;(2)遗传算法不是从单个点,而是从一个点的群体开始搜索(3)遗传算法利用适应值信息,无需导数或其它辅助信息;(4)遗传算法利用概率转移规则,而非确定性规则。遗传算法的编码和适应度函数的重要性遗传编码是整个遗传算法执行的基础遗传算法的适应度函数(FitnessFunction)的选取直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解,因为遗传算法在进化搜索中基本不利用外部信息,仅以适应度函数为依据,利用种群每个个体的适应度来进行搜索遗传算法的基本定理模式就是一个相同的构形,它描述的是一个串的子集,这个集合中的串之间在某些位上是相同的个模式H的阶就是出现在模式中确定位置的数目记为o(H)个模式的定义长度是模式中第一个确定位置和最后个确定位置之间的距离,记为(H)模式的概念说明V+={0,1,*}一模式,*代表不确定字母串长为L的二进制串上的模式共有31个.一般的,对于基数为k的字母表,共有(k+1)个模式例如:串长为7的模式H=*11*0**,A=0111000是模式H的一个表示。所有模式并不是以同等机会产生的,有些模式比起其它的更加确定,例如:与0*

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