最经典的遗传算法教程.ppt

1、遗传算法，传统最优化方法(本地最优化)共轭梯度方法，牛顿法，单向方法全局最优化方法移动方法(随机漫步)，模拟退火方法，GA，最优化问题比较：传统最优化方法，1)取决于初始条件。2)与解析空间有密切关系，可以快速收敛到局部解决方案，但也存在对解析域的限制(例如，可以是精细的，也可以是连续的)。利用这些约束收敛快。3)一些方法，如Davison-Fletcher-Powell，直接依赖最小一阶导数。共轭梯度方法隐式依赖于梯度。全局最优化方法，1)不依赖初始条件。2)与解释空间没有密切关系，海域没有微小或连续的要求。解稳健，但收敛速度慢。获得全局优化。适合解决空间未知的情况。运算更换操作变异，遗传算

2、法基本运算，遗传算法基本原理，模拟自然界的优劣势进化现象，将搜索空间映射到遗传空间，将可能的解编码为一个矢量染色体，矢量中的每个元素称为基因。通过不断计算每条染色体的适应值，选择最好的染色体，获得最佳解。选择运算从旧的种群中选择适应性高的染色体，并放入匹配集(缓冲区)，准备为以后的染色体更换、变异制作新的染色体。选择方法适宜性比率方法(转子方法)根据每个染色体适宜性大小比率确定选择的数量。选择一条染色体的概率：Pc，xi是群体的第一条染色体，特定阶段，1)计算每个染色体适合值2)记录所有染色体适合值累计、中间累计值S-mid和最终累计值sum=f(xi) 3)以生成随机数N。例如，具有6条染色

3、体的二进制编码、适合值、Pc累积值。染色体的适应性和所占的比例，通过蟑螂方法选择，染色体选择概率，所选染色体数，10个染色体群体的比例选择过程，更换工作，方法：随机选择两个染色体(父染色体)，随机指定一个或多个点进行交换，就可以得到两个新的染色体()。或0表示1 .产生突变染色体的多样性。避免进化早期成熟，陷入局部极点，突变概率低。变异，克隆不能创新，解决染色体的创新，GA的过程，简单遗传算法(GA)的基本参数，参与人口规模P:牙齿进化的染色体总数。世代差距G .重叠的0 G 1选择方法：旋转法，精英选择法，竞争法。交换率： Pc一般为60100%。应变率： Pm通常为0.110%。例如，33

4、60，变异概率为0.001，初始种群及其适应度值，染色体更换操作，染色体更换操作构成实体(染色体)，步骤2)选择个体数P和初始个体，并选择适合值，P=20计算。步骤3)确定选择方法。交换率PC；变异率Pm。请选择使用竞争法的方法。PC=0.7，Pm=0.05，计算结果：第8代后f (x，y)=0.998757，第41代后f(x，y)=1.00000，x=，遗传算法基本数学问题，字串，说明人口的染色体相似性。(插入表达视图)、表达视图、12、(*为通配符)、模式说明：定义的长度(H)H在左端和右端定义的位置之间的距离。模式中的阶(或固定长度)O(H)H中非*位(包括定义的位)数。，方案定理的衍生

5、，选择过程中方案的增长，选择后，在t第1代中，方案H的数量m(H，t 1)为：在交换中，方案的破坏，在变异中，方案的破坏，选择，更换，转换后在t 1中，应用程序中的遗传算法几个茄子基本问题，1)知识编码a)适宜性函数值不能为负。视情况而定，适当的处理、二进制和十进制比较：二进制具有更多的方案和更大的搜索范围。十进制更接近实际操作。3)全局最优和收敛。根据示意图整理，具有“欺骗性”的函数，GA可能陷入局部最佳优势。B)阻止“超级”染色体“统治”群体，以保持种群的多样性。欺骗性函数，示意性区分：诱导相互竞争的定义是同一集合的集合式。如果#表示定义位，则H1=*1*0*、H2=*0*1*、H3=*1

6、*1*、H4=*0*0*属于分区* # *，包括欺骗性函数全局最优方案OAF不如包括本地最优OAF。牙齿划分称为欺骗分割，可以使GA成为局部最优。(威廉莎士比亚、欺骗、欺骗、欺骗、欺骗、欺骗、欺骗)如果存在最高级别的欺骗函数k定义位，则称为牙齿函数k顺序欺骗。示例：3位欺骗函数，高级GA算法，1)操作改进，2)算法改进，选择方法改进：精英方法(竞争法)，位置更改和郑智薰位置更改随机选择方法，排序方法。改进更换方法：多点更换；重组运算、微种群遗传算法(GA)、双种群遗传算法(DPGA)、重组运算：染色体分布的过度集中问题解决。函数进一步处理适应度。终止条件：1)实现预定指标。2)达到预定的代数。GA算法、双军算法(DPGA)、基本思想：利用人类