遗传算法改进及经典算法应用教学课件

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Walk)、模拟退火法,遗传算法(GA)遗传算法是模拟在自然环境中,的遗传和进化过程而形成的一种全适应概率搜索,算法,2、遗传算法优点,遗传算法(GA)模拟自然选择和自然遗传,过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在,每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标,从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择,交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代,的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛,指标为止。其遗传进化操作过程简单,容易理,解,GA流程,问趋的初始(倏逸)解丁,编码成染色体(向量,确定种群P(t),计算各染色体的迳应度,种群P(t种群P(t+1),通过遗传运算存优去劣,种群P(t+1,什群满足预定标,解码染色休,问题解答空间,1、基本思想,模拟自然界优胜劣汰的进化现象,把搜索空间映射为,遗传空间,把可能的解编码成一个向量一染色体,向量的,每个元素称为基因。通过不断计算各染色体的适应值,选,择最好的染色体,获得最优解。,2、遗传算法的基本运算,(1)选择运算,(2)交换操作,(3)变异,Q选择运算,从旧的种群中选择适应度高的染色体,放入匹,配集(缓冲区),为以后染色体交换、变异,产生,新的染色体作准备,选择方法一适应度比例法(转轮法),某染色体被选的概率:P。,P,f(x,f,(x;),x;为种群中第i个染色体,f(xi)为第i个染色体的适应度,值,1)计算各染色体适应度值,2)累计所有染色体适应度值,记录中间累加值S,mid和最后累加值sum=f(xi,腺3)产生一个随机数M,0(N(sum,4)选择对应中间累加值S-mid的第一个染色体,进入交换集,5)重复(3)和(4),直到获得足够的染色体。,举例,1.具有6个染色体的二进制编码、适应度值、P累,计值,染色体的适应度和所占的比例,色体适应度值所比例累计,01110,000,00100,01I00,12,4,8,16,用转轮方法进行选择,染色体被选的概率,染色体12345678910,适应度,8217721211737,被选概0.10.0020.00.00.10.1000.00.0,229264939,适应度,1027343648,9666976,被选的染色体个数,随机数234976,2757,所选染色,体号码,37103137,66,、节制使快乐增加并使享受加强。,德谟克利特,67,、今天应做的事没有做,明天再早也是耽误了。,裴斯泰洛齐,68,、决定一个人的一生,以及整个命运的,只是一瞬之间。,歌德,69,、懒人无法享受休息之乐。,拉布克,70,、浪费时间是一桩大罪过。,卢梭,
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