遗传算法的程序设计与实现

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1、微机发展年第期‘曰遗传算法的程序设计与实现’一,,冯旭东陈方中国科学技术大学管理科学系安徽省合肥市二五”,反叨。肠卜,,〔,哈第五步用第四步新生成的串替换适应度低的串摘要〕本文论述了遗传算法的基本思想及运行过程出具体的程序设计方法,。和基于语言的实现还讨论了币传再转到第三步算。,法程序设计中的一些关键技术这样循环往复使间题的解最后收敛到一个最适〔关键词〕遗传算法程序设计语言应环境的的个体。,。〔丑口〕肠伴反让户运泳。下面讨论遗传算法的程序设计与实现工璐,伴,四叱头,心盯访,乎数据结构的定义幽·。本程序的主要数据结构是种群〔卫〕,『,各种数据定义如下访。解群的最大数目川褚数字串染

2、色体最大长度,遗传算法是一种模拟自习·〔饥〕二进制串染色然界生物进化过程的计算模型它不仅体现了适者生体、,存优胜劣汰的进化规则同时具有较强的鲁棒性和自山司个体的数据结构。。,适应性,为解决复杂优化间题提供了新途径。本文在介刀解的二进制数字串二进制串的数值十进制数绍基本原理的基础上,给出了算法的程序设计方洲适应度值。沁,·,法和语言的具体实现户得到此个体的串父本,灯得到此个体的串父本沐,为两个父本交换开始的位里。遗传算法的墓本原理遗传算法的基本思想是将每个可能的问题解表示一面己〔〕,即〔即〕,二耐为“染色体”,从“群体”,压而得到一个由染色体组成的这〕,根据预定的刀因州群体是一个

3、由运‘回个体组成的数个群体被限制在问题特定的环境里目标组,是某一代的解群,函数对每个个体进行评价给出了一个适合度值开始,姻叩表示新旧两代,时总是随机地产生一些个体即候选解利用遗传算法,·,是。与恤滋种群的大小之间的一个数“”对这些个体按适者有更多的机会生存的原则进行交叉组合产生后代,后代田于继承了父代的一些优良性二进制串长目电比,,,,“”汀为循环的代致状因而明显优于上一代这样染色体的群体将逐步。口交叉赞的概率朝着更优解的方。,同进化针对某一问题遗传算法的基幻汀变异扭的概率·本步骤可以描述为为某一代的种群中所有个体适应度,,将其参数值的总和第一步编码把解空间分成许多小区,丽,,

4、。间每个小区间用一个点表示一个解、为某一代的种群中平均最小与最大的个第,二步用随机方法形成初始群体体适应度值第三步,利用目标函数来评估群体中每一个个体,、、。编码和译码第四步执行选择交叉突变等遗传操作编码策略有二进制编码和实数编码等若采用二进制表达实数每个二进制位即为一基因个二进制本刊年月收到一年第‘期徽机发展串表示问题的一个解如一维参数有种可能取值度在与串长,,一之间随机确定例如设二个串。,,,则可,以用的二进制码一来表。,,,,,,示一般地如任则相互配对且在区间〕上产生的随机数为则部分,牙全互换后产生的二个新串为一‘,,一‘一,嘴光。。,交叉体现了自然界中信息交换的思想其中

5、是串的长度为第个基因本例中若一,,。加旧附刀时。二串长串表示实数翔,廿众田亡丘。下面是把串解码成无符号整数值的译码程序一口例户汀。谧吸毗治《’云定要匹纪的位置」·留以、。越茜‘、口的。口。“声二朗心日口,二吕门展臼闭公朴、心妞刁、司月一艰〔一确创,‘,。几画韶。以,。介加以〔丁口氏已盯。口确助画四宁把两个选择到的父不灸色体从第泣到‘改第位分别传给廷己的子代勺韶沦司一‘口”工理一卫呈奋」以臼的三个荃本操作之飞嗯声臼石」选择或是指根据串的适应·父上的第」吓泣到。立传给子代王一值在当前串集中随机选择可为父本的串选择的标准父玉的第」泣到泣传给子代。’砚体现在适应值较大的串被选中的概率较

6、大一般按下式得出概率值随机选择对串变异是指按一定的概率随机地改变一‘一,艺个个体中某一位的值即进行取反运算由。或由。。在程序实现中典型的方法为轮盘赌式,例如把串中第二位的改为。的正比选择法,其基本思想是首先计算变异模拟了生物在自然界的遗传环境中由于偶然,出当前解群的所有数字串的适应值,由此产因素引起的墓因突变现象同自然界一样每一位发生,生一个取值范围在。和之间均匀分布的伪变异的概率是很小的但它增加了算法的全局性‘一才,几·。的第随机数一则满足条件、、个数字串一买买比幼‘艺于二被选做匹配集其中为第个数字串的适应度值下一犷面给出转轮选择的具体实现代码月口艾以二一二’己,以欧发生变异

7、、号。一,‘。,‘一父有戈生受异才从群体选择一个多与噪作的个莽了‘返亘值是原值或取反胡已翻川那司夕蹬以工司产种群中个不索引泞,定转转轮侧山的血二的涟机氛谧,一二’叭,八部分适值和叫主控程序,一二创叭衬勺·二出百里之二扮’州中返回一波选串’数据沛入及涟机产生初始群体等初始叱工作刀创交叉是指按一定概率随机地选择匹配仔、对几代群体通过选择交又和变异产生祈一代,对然后这两个匹配的串随机地互换部分串位形成后一汁算新一代的群体中适应度函欲的最天值、。代串有单点交叉和多点交叉两种方式部分交换的长聂小值、、

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