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文档简介

1、2020/7/7，1，1，使用遗传算法的应用例子，遗传算法求出区间0，31上的二次函数y=x2的最大值。2020/7/7，2，2，对原始问题的分析可以改变成搜索在区间0、31中y取最大值的点a的问题。 0和31的点x是个体，函数值f(x )恰好是x的适应度，并且区间0和31是一个(解)空间。 如此，如果能给出个体x的适当的染色体代码，这个问题就能用遗传算法来解决。 设定2020/7/7，3，3，解(1)种群规模，编码染色体，产生初期种群。 取把种群规模设定为4的染色体用5位二进制编码的下一个个体，定义初始种群S1: s1=13 (01101 )、s2=24 (11000) s3=8 (0100

2、0 )、s4=19 (10011) (2)适应度函数，适应度函数： f(x)=x2 (3)计算各世代个体群中各个体的适应度，对染色体进行遗传操作，直到适应度最高的个体(即31(11111 ) )出现。2020/7/7,5、5、5，首先计算个体群S1中的各个体s1=13(01101 )、s2=24(11000) s3=8(01000 )、s4=19(10011 )的适应度f (si )。 容易地获得f (s1 )=f (13 )=132=169 f (S2 )=f (24 )=242=576 f (S3 )=f (8)=82=64f (S4 )=f (19 )=192=361，2020/7/7，6，并且计算个体群S1中的每个个体的选择概率。 选择概率的计算公式包括： p (S1 )=p (13 )=0.14 p (S2 )=p (24 )=0.49 p (S3 )=p (8)=0.06 p (S4 )=p (19 )=0.31、2020/7/7、8、8、7、

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