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遗传算法的理论基础.docx

第三章遗传算法的理论基础遗传算法有效性的理论依据为模式定理和积木块假设。模式定理保证了较优的模式(遗传算法的较优解)的样本呈指数级增长,从而满足了寻找最优解的必要条件,即遗传算法存在着寻找到全局最优解的可能性。而积木块假设指出,遗传算法具备寻找到全局最优解的能力,即具有低阶、短距、高平均适应度的模式(积木块)在遗传算子作用下,相互结合,能生成高阶、长距、高平均适应度的模式,最终生成全局最优解。Holland的模式定理通过计算有用相似性,即模式(Pattern)奠定了遗传算法的数学基础。该定理是遗传算法的主要定理,在一定程度上解释了遗传算法的机理、数学特性以及很强的计算能力等特点。3.1 模式定理不失一般性,本节以二进制串作为编码方式来讨论模式定理(PatternTheorem)。定义3.1基于三值字符集0,1,*所产生的能描述具有某些结构相似性的0、1字符串集的字符串称作模式。以长度为5的串为例,模式*0001描述了在位置2、3、4、5具有形式“0001的”所有字符串,即(00001,10001)。由此可以看出,模式的概念为我们提供了一种简洁的用于描述在某些位置

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