遗传算法的应用.ppt

上传人:ga****84 文档编号:390205 上传时间:2018-09-30 格式:PPT 页数:43 大小:502KB
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资源描述

1、遗传算法(Genetic Algorithm)Natural Computing 1、算法起源 2、基本术语和遗传算子 3、模式定理 4、遗传算法的应用算法起源 遗传算法(简称GA)的基本思想起源于生物体的遗传进化。生物的进化是发生在作为生物体结构编码的染色体上,染色体主要是由DNA和蛋白质组成,其中DNA又是最主要的遗传物质,它储存着遗传信息,可以准确地复制,也能够发生突变,并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的性状。 生物的遗传特性,使生物界的物种能够保持相对的稳定;生物的变异特性,使生物个体产生新的性状,以至于形成了新的物种,推动了生物的进化和发展。 遗传算法正是模拟这一过程,通过向自然学

2、习来求解问题。算法起源 1975年,美国Michigan大学的Holland教授出版了 遗传算法的 一本, 着遗传算法的 生。 80年 ,遗传算法 了 应用 。 1989年,D.J.Goldberg出版了 的 作,对遗传算法作了 的 ,确 了遗传算法的基 。 基本遗传算法是一种 算法, 用编码 术作用于称为染色体(chromosome)的 进制 ,模拟由这组成的体的进化过程。于自然进化,遗传算法通过作用于染色体上的基,currency1的染色体来求解问题。遗传算法通过“组的然而是的信息fifl来 新结合应性的。是一算法,又 是简的动,它可以“ 用“的信息来 “”解质 的。自然界相,遗传算法对求

3、解问题本一 ,它要的是对算法产生的个染色体进,并基于应 来染色体,使应性的染色体应性的染色体“的 。基本术语和遗传算子定 1 解 问题的解变 用 种编码 术编制成特定形式的 ,称这个 为染色体(chromosome); 的 码称为基(gene)(基本 中, 用 进制编码),的 为染色体的 定 2 由一定 的 染色体组成的合称为一个种(population);相应的染色体称为种的一个个体(individual)定 3 拟定的 对个体性质的一种 ,称为个体的应 应 (fitness)基本术语和遗传算子定 4 对个个体进基fl,产生个新个体的 作,称为fi fi 算(crossover)定 5 对个

4、体的 基进变,产生新个体的 作,称作变异 算(mutation)定 6 种中出 的个体,使“作为 一 的 作,称作 算(selection), 复制 算(reproduction)基本遗传算子以 进制编码为fi )X = 1 0 0 1 1 0 1 0 0; X = 0 1 0 1 1 0 1 0 0; Y = 0 1 0 1 1 1 0 1 1; Y = 1 0 0 1 1 1 0 1 1 ;fi X = 1 0 0 1 1 0 1 0 0; X = 0 1 0 1 1 0 0 1 1 ; Y = 0 1 0 1 1 1 0 1 1; Y = 1 0 0 1 1 1 1 0 0 ;X” =

5、1 0 0 1 1 1 1 0 0; Y” = 0 1 0 1 1 0 0 1 1;基本遗传算子以 进制编码为变异 )X = 1 0 0 1 1 0 1 0 0; X = 1 0 1 1 1 0 1 0 0; Y = 0 1 0 1 1 1 0 1 1; Y = 1 1 0 1 1 1 0 1 1 ;变异X = 1 0 0 1 1 0 1 0 0; X = 1 1 0 1 0 0 1 0 1 ; Y = 0 1 0 1 1 1 0 1 1; Y = 1 0 0 1 1 1 1 1 1 ;基本遗传算子以 进制编码为个体复制 轮原则)设种规模为4个体 fitness X1 1 1/12 X2 X1

6、X2 2 1/6 X3 X3X3 3 1/4 X4 X3X4 6 1/2 X4 X4X4X3 X2X1Roulette Wheel Selection准遗传算法(SGA)考虑全局 化问题(P) maxf(x)x DR nR1遗传算法基于以 条基本策略求解问题(P)(a)对于给定的 f ,它使用 f 的任一应 (fl言,一个 域非负、 f “相极的 );(b)它 直接作用于实向 x,而是作用于x的 种编码(最常见的为定 进制 编码)。以,对于取定 f 的任一应F和固定 为L的 进制 编码,遗传算法实质上是通过求解组合 化问题(P) maxF(x)x S来求解问题(P)的,这里S=0,1L为D的编码空间( D中“实变 的 为L的 进制 编码全体)。

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