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1、《演化计算》课程报告浅谈演化计算及其应用与发展——以水利学科为例摘要：通过《演化计算》课程的学习，在阅读文献的基础上，本报告简述了演化计算的基本思想、特点、主要分支及设计基本原则和方法，并例举了演化计算在水利学科中的应用，对演化计算的应用作了进一步展望。关键词：演化计算；水利工程；智能计算1.引言近年来，智能计算在人类生活中扮演着越来越重要的角色。一些新的研究方向如演化计算(EvolutionaryComputation)、人工神经网络和模糊系统等，由于它们通过模拟某一自然现象或过程以使问题得到解决，具有适于高度并行及自组织、自适应、自学习等特征，
2、因而正受到越来越多的关注。演化算法是一类统计优化算法，它们是受自然界演化过程特别是演化过程中生物个体对环境表现出的自适应性启发而产生的一类优化技术。大自然一直是人类解决各种问题获得灵感的思想源泉，生物进化论揭示了生物长期自然选择的进化发展规律，认为生物进化主要有三个原因：遗传、变异和选择。自然界中个体对环境的自适应性主要表现在基因遗传和个体对环境的适应能力上。尽管物竞天择、优胜劣汰的原则是达尔文于几个世纪前提出的，但它今天仍被普遍认为在许多生物领域是有效的，而且这个原则还在不断被扩充与细化。演化算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，它将问题的
3、可行解进行编码，这些已编码的解被作为群体中的个体(染色体)；将问题的目标函数转换为个体对环境的适应性；模拟遗传学中的杂交(crossover)、变异(mutation)、复制(reproduction)来设计遗传算子；用优胜劣汰的自然选择法则来指导学习和确定搜索方向。简而言之，演化算法不用了解问题的全部特征，就可以通过体现进化机制的演化过程完成问题的求解。现如今，科学技术和工程应用领域具有挑战性的实践问题大都具有高度的计算复杂性的特点，这些是使传统方法失效的致命障碍，而演化算法正好可以克服这些困难。一方面,由于演化算法的进化机制,使得算法具有自组织
4、、自适应、自学习和“复杂无关性”的特征,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并利用问题固有的知识来缩小搜索空间,自适应地控制搜索过程,动态有效地降低问题的复杂度,从而求得原问题的真正最优解或满意解。另一方面,由于演化算法对于刻画问题特征的条件要求很少,再加上它效率高、易于操作、简单通用,从而使得它已经广泛应用于各种不同的领域中。1.演化计算基本特征2.1智能性在确定了编码方案、适应值计算方法及遗传算子之后，演化算法将利用计算过程中获取的信息自动地进行智能搜索，而且适应值大的个体具有较高生存概率。生存概率高的个体，再通过基因突变等算法产生
5、与环境更适应的后代。2.2本质并行性演化计算的并行性主要体现在内在并行(inherentparallelism)和内含并行性(implicitparallelism)两个方面。内在并行，即多台计算机独立采用演化算法进行计算，计算过程不需要相互干涉；内含并行性，即运用成千上万台计算机，采用种群的方式对求解空间的不同区域共同组织搜索，从而大大提高计算搜索效率。2.3全局优化性演化计算采用群体搜索策略,而传统方法一般采用单点搜索策略。这一特点使演化计算具有极好的全局优化性能,减少了陷入局部极值的风险；同时,也使演化计算本身易于大规模并行实现,可充分发挥高
6、性能并行计算机系统的作用。2.4随机性演化计算采用概率的变迁规则来控制搜索方向。表面上看好象是盲目搜索,实际上它遵循某种随机规律,在概率意义下朝着最优解的方向靠近,因此,它不象通常采用确定性规则的传统方法,精确度量算法某步群体最优解与问题全局最优解的绝对距离没有确定性意义,只有统计意义。3.演化计算主要分支传统的演化计算由三个强相互联系、但事实上有时彼此独立发展起来的分支组成，分别是遗传算法、演化策略及演化规划，九十年代初，在遗传算法的基础上又发展了一个分支，即遗传程序设计，即目前演化计算共有四大分支。本文重点介绍的是演化计算的一大重点分支遗传算法
7、在水资源与水环境研究中的应用。3.1遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，简称“GA”）又称为基因算法，最初是在1975年由J.H.Holland所提出，其主要目的在于利用达尔文进化演论“物竞天择，适者生存”的方式来求解问题。Holland所提出遗传算法的操作对象是一群二进制串，称为种群，每一个串都对应于问题的一个解亦即一个个体。从初始种群出发，采用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择位串，使用杂交和变异来产生下一代种群。这样一代代演化下去，直到满足期望的终止条件。遗传算法不同于其他优化方法，其原因主要有：它能随机搜寻最佳解；具有
8、保证优化的值能收敛及可靠度佳的特性；不需要梯度信息；不需要一个知道初始解；能搜索到多个极优值；很容易并行化。3.2演化策略
