人工智能报告论文

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1、一、遗传算法简介1、概念遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。2、思想遗传算法是从代表问题Kf能港在的解集的一个种群(population)7T•始的，Klj一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的奕体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体屮控制这一特征的某

2、种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体，并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交义(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(de

3、coding),可以作为问题近似最优解。3、过程遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是巾美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主耍特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有A在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用丁•组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。对于一个求函数最大

4、值的优化问题(求函数最小值也类同)，-•般可以描述为下列数学规划模型：式中x为决策变量，式2-1为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基木空间，R是U的子集。满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索W题。进化算法最初是借鉴了进化生物孕中的一些现象而发展起来的，这些一、遗传算法简介1、概念遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进

5、化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。2、思想遗传算法是从代表问题Kf能港在的解集的一个种群(population)7T•始的，Klj一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的奕体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体屮控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化

6、，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体，并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交义(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。3、过程遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(

7、适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是巾美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主耍特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有A在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用丁•组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，-•般可以描述为下列数学