第三章遗传算法的理论基础

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1、WORD格式可编辑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、

2、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上具有结构相似性的0、1字符串集合的方法。引入模式后，我们看到一个串实际上隐含着多个模式(长度为n的串隐含着2n个模式)，一个模式可以隐含在多个

3、串中，不同的串之间通过模式而相互联系。遗传算法中串的运算实质上是模式的运算。因此，通过分析模式在遗传操作下的变化，就可以了解什么性质被延续，什么性质被丢弃，从而把握遗传算法的实质，这正是模式定理所揭示的内容定义3.2模式H中确定位置的个数称作该模式的阶数，记作o(H)。比如，模式011*1*的阶数为4，而模式0*****的阶数为1。显然，一个模式的阶数越高，其样本数就越少，因而确定性越高。定义3.3模式中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称作该模式的定义距，记作。比如，模式011*1*的定义距为4，而模式0*****的定义距为0。模式的阶数和定义距描述了模

4、式的基本性质。下面通过分析遗传算法的三种基本遗传操作对模式的作用来讨论模式定理。令表示第代中串的群体，以表示第代中第个个体串。1．选择算子在选择算子作用下，与某一模式所匹配的样本数的增减依赖于模式的平均适值，与群体平均适值之比，平均适值高于群体平均适值的将呈指数级增长；而平均适值低于群体平均适值的模式将呈指数级减少。其推导如下：设在第代种群中模式所能匹配的样本数为，记为。在选择中，一个位串以概率被选中并进行复制，其中是个体的适应度。假设一代中群体大小为，且个体两两互不相同，则模式在第代中的样本数为：专业知识分享WORD格式可编辑(3.1)式中，是在时刻对应于模式的

5、位串的平均适值。令群体平均适值为，则有=(3.2)现在，假定模式的平均适值高于群体平均适值，且设高出部分为为常数，则有=(3.3)假设从开始，保持为常值，则有(3.4)2．交叉算子然而仅有选择操作，并不能产生新的个体，即不能对搜索空间中新的区域进行搜索，因此引入了交叉操作。下面讨论模式在交叉算子作用下所发生的变化，这里我们只考虑单点交叉的情况。模式只有当交叉点落在定义距之外才能生存。在简单交叉(单点交叉)下的生存概率。例如一个长度为5的串以及隐含其中的两个模式为A=010110H1=*1***0H2=***11*我们注意到模式H1的定义距为4，那么交叉点在6-1=

6、5个位置随机产生时，H1遭破坏的概率，即生存概率为。而交叉本身也是以一定的概率发生的，所以模式的生存概率为(3.5)现在我们考虑交叉发生在定义距内，模式不被破坏的可能性。在前面的例子中，若与交叉的串在位置2、6上有一位与相同，则H1将被保留。考虑到这一点，式(3.5)给出的生存概率只是一个下界，即有(3.6)可见，模式在交叉算子作用下长度短的模式将增多。3．变异算子假定串的某一位置发生改变的概率为，则该位置不变的概率为1－，而模式在变异算子作用下若要不受破坏，则其中所有的确定位置(‘0’或‘1’的位)必须保持不变。因此模式专业知识分享WORD格式可编辑保持不变的概

7、率为，其中为模式H的阶数。当时，模式H在变异算子作用下的生存概率为(3.7)综上所述，模式在遗传算子选择、交叉和变异的共同作用下，其子代的样本数为(3.8)式(3.8)忽略了极小项。通过式(3.8)，我们就可以给出模式定理。定理3.1(模式定理)在遗传算子选择、交叉和变异的作用下，具有阶数低、长度短、平均适值高于群体平均适应度的模式在子代中将以指数级增长。统计学的研究表明：在随机搜索中，要获得最优的可行解，则必须保证较优解的样本呈指数级增长，而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，从而给出了遗传算法的理论基础。另外，由于遗传算法总能以一定

8、的概率遍历