遗传算法 遗传算法9

1、河北大学，吴斌()，1，2遗传算法(1)，遗传算法技术导论，河北大学，2，吴斌()，遗传算法框架，初始化程序(0)；t=0；Tmax。% T最大生物繁殖代数同时(t=T)适应度(P(T)；%计算个体群体适应环境的能力选择(P(t)；%选择适者生存的交叉(p(t)；%基因交配过程突变(P0)；%基因变异过程P(t1)=P(t)；%t代种群，因为t1代种群已为下一次进化t=t 1做好准备；河北大学，3，吴斌()，2.1遗传算法，生成初始种群(编码)，循环(终止)，计算适应度(解码)，复制(轮盘赌选择)(本书讲述了两种方法1，2)交换(单点交换和程序实现)，变异(基本变异和程序实现)，河北大学，4，

2、吴斌()，2对于复制/交换/变异操作，从集群中选择相应的数来执行操作。2.使用复制、交换和变异复制，并采用书中的第二种复制方法。生成随机数并与(交换概率/变异概率)进行比较。当生成的随机数很大时，执行操作。河北大学，5，吴斌()，书中有些问题，2.3理论基础，不要求p26，有错误。p29中描述的轮盘选择过程基本上与首先计算选择概率之后的选择过程相同。P63，2.4.2.3，不要求p67，尼尔斯玻尔兹曼选择方法，需要一点模拟退火算法的知识，所以不要求。河北大学，6，吴斌()，遗传算法中的问题，适应度，河北大学，7，吴斌()，遗传算法中的问题，在初始阶段，第一个图需要缩小适应度之间的差异，以确保种

3、群的多样性。在后期阶段，第二个图表需要扩大适合度之间的差异，以确保更容易选择好的个体。如何改进？河北大学，8，吴斌()，补充知识_模拟退火算法，模拟金属退火过程在金属热加工过程中，退火是指将金属材料加热到一定的高温，然后缓慢冷却的金属热处理过程。从统计热力学的观点来看，随着温度的降低，物质的能量将逐渐接近一个较低的状态，并最终达到一定的平衡。河北大学，9，吴斌()，补充知识_模拟退火算法，如果要求下列函数的最小值，河北大学，10，吴斌()，补充知识_模拟退火算法，认为(当温度为t时)当新状态减少系统的能量时，系统必须接受这个新状态；当新的状态增加系统的能量值时，以概率接受新的状态。也就是说，在

4、一定的温度下，系统允许系统能量以一定的概率增加。河北大学，11，吴斌()，模拟退火算法3360，x=x0y=f(x)；%电流点和电流函数值t0=10tf=0.1% t0初始温度，tf结束温度t=t0L=100% t室温，l为重复扰动的次数，而TTF为I=1:l x=交换(x)；y=f(x)；%扰动x生成x并计算其函数值=y-y；如果deltarand%接受exp(-delta)/t) x=x，概率为；y=y末端t=* t；%当前问题重复一定次数。最后，河北大学，12，吴斌()，谢谢，参考geatbx _ intro _ algorithm _ v33a，进化算法与优化：理论及其应用，Ppt，来

5、自互联网。河北大学，13，吴斌()，其次是细节，前者ppt是后者大纲，后者ppt是前者大纲的细节。河北大学，14，吴斌()，2.1.1编解码，编码可变范围的精度要求(例如，精确到小数点后5位以上)都是用二进制数表示的，如何确定二进制数，河北大学，15，吴斌()，2.1.1编解码，河北大学，16，吴斌()，2.1.1编解码，X1 : (12.1-(-3.0) 10，000 1=151，001 217 151，000 1=110，000如何转换成范围内的实数。河北大学，18，吴斌()，2.1.1编解码，河北大学，19，吴斌()，2.1.1编解码，河北大学，20，吴斌()，2.1.2初始种群的生成，

6、通过随机方法生成初始种群的种群规模。目标函数值与适应度的关系适应度与目标函数有关，可以认为是目标函数的函数。河北大学，22，吴斌()，2.1.3计算适合度并计算个人适应环境的能力。对于最大值问题，值越小，适合度越大。河北大学，23，吴斌()，2.1.3计算体能。如果说体能肯定是正面最大的问题，其中，河北大学24。随意旋转滚轮，当指针停止时，被指针指向的个体被选中。0.637 51 100%，河北大学，25，吴斌()，2.1.4，0.81，0.32，0.96，0.01，0.65，0.42.6，2，9，1，5，3，河北大学，26，吴斌(确定性，随机)3。从他们的父母中挑选M个贫困的人。明确类型：排

7、除m个最差的个体。随机型：调整每个个体的适应度，使适应度小的个体适应度变大，使他们的选择概率变大，然后按照轮盘赌的选择过程进行选择。有一个问题！4.用好的个体代替贫穷的个体，并在群体中保持m个个体。河北大学，27，吴斌()，2.1.4复制，2。用轮盘赌的方法直接选择m个人，1。依次累加种群中每个个体的适应度，得到适应度的累加值。对每个个体的适应度进行划分，得到相对适应度，即被选择的概率。3.累计累计概率，河北大学，28，吴斌()，2.1.4。2.用轮盘赌的方法直接选择M个个体，生成0，1均匀分布的随机数，5。比较，如果是，选择个人I进入下一代新的人口，6。重复(4)和(5)，直到新种群中的个体

8、数等于父种群的大小，河北大学，29，吴斌()，2.1.5交换，单点交换，河北大学，30，吴斌()，2.1.5交换，程序实现方法根据种群大小有可能的组对，对于每一对，根据交换概率判断交换是否发生(当生成的随机数交换概率发生时，交换发生)。为该组中的个体生成一组随机对，随机选择交叉点位置以交换交叉点的后部，河北大学，31，吴斌()，2.1.5交换，程序：单切点交叉输入：个人计算机，父主键，k=1，2，popSize output:子代Ck开始为k 1 to do/popSize:种群大小如果pc random 0，1则/pC:交叉的概率I 0；j 0；重复I随机1，popSizej random

9、1，popSize直到(ij ) p随机1，l-1；/p:的切割位置，l:的长度为染色体Ci Pi 1: p-1/Pj p : l；CJ Pj 1: p-1/Pi p : l；终端输出子代Ck；结束，河北大学，32，吴斌()，2.1.6变异，基本变异，河北大学，33，吴斌()，2.1.6变异，程序实现遍历种群中的每个个体(假设为kth)执行以下步骤遍历个体k的每个比特(假设为jth)执行以下步骤根据变异概率判断，kth(生成随机数，当该随机数发生突变时，第k个个体的j位将发生突变，从0到1或从1到0)，河北大学，34，吴斌()，2.1.6突变，程序：突变输入3360 pm，父PK，k=1，2，

10、popSize output:子代Ck开始于k 1至popSize do /popSize:群体大小为j 1至l do /l:染色体长度如果pM随机为0，则为1/Pm :突变概率Pk j (Pk j ) /p:切割位置结束于Ck Pk最终输出后代Ck；结束，河北大学，35，吴斌()，2.1.7终止，1。指定最大进化代数。2.(误差要求)可以作为具有已知适应度目标的遗传算法的终止条件。3.观察体能的变化趋势，当它没有变化时，人工停止程序。河北大学，36，吴斌()，遗传算法(例如)，生成初始种群(编码)，计算适应度(解码)，复制(使用书中的方法2)，交换变异，河北大学，37，吴斌()，例如，无约束

11、优化问题如下：河北大学，38，吴斌()，图形x2=4 . 1:0 . 0233605 . 8；m=(12.13)/0.21；n=(5.8-4.1)/0.02 1；z=零(n，m)；对于i=1:m z(:i)=21.5 x1(i)*sin(4*pi*x1(i) x2。* sin(20 * pi * x2)；结束surf(x1，x2，z)，河北大学，39，吴斌()，目标函数图，河北大学，40，吴斌()，2.1.2生成初始种群， v1=000001010101001101111011111111110=x1 x2=-2.687969 5.361653 v2=00111101100110000010101001000=x1 x2=0.474101 4.170144 v3=11100011100 0000 11.671267 4.87 3501 V10=111110100110101010110101010101010=1 x2=11.446273 4.171908，河北大学，41，吴斌()，2.1.3，计算出适合度，v4的适合度最大，v3的适合度最小，eval()。 5.361653)=1