遗传算法演讲稿

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1、店铺价格模特服务速度二进制表示1高衬衫快0112高夹克快0013低衬衫慢1104高衬衫慢010第0代交配池第］代店铺二进制串适应度二钱钱权重二进制串适应度二钱钱杂交占八、、二进制串适应度二钱钱10113000.25011300201020020011000.08110600211170031106000.50110600-11060040102000.17010200-010200第0代店铺二进制串适应值二钱钱1011300200110031106004010200图2.2.1a简单遗传算法基木流程框图遗传

2、算法的基本原理和tl常应用一例了假设：你作为新上任的4家店铺（以前主管的业绩掉咋走人了）的主管，公司需要你一最快的时间找到最优的营销策略，这里有儿个关键的营销问题（就是只考虑以下问题的意思1，物品价格是高点好呢，还是低点好2,模特的上身穿寸衫还是夹克，3,服务速度是快点还是慢点好，然示你今天晚上就开始准备明天的营销策略了，改怎么在最短时间赚人钱呢？我们可以看见这是一•种每个小问题二选一的决策。所以可以用1和0表示每个小问题的决策。低价格1高价格0寸衫1夹克0快速1慢速0然后我们晚上就得结账了，假设结果是这样

3、的。第0代的意思是第一犬的标记，以后还有第二犬嘛,oooo适应度是很重要的东西，就是你赚的钱钱数，这是重点嘛。很明显2这个店铺的策略就不咋地，所以我们就冇理由觉得是不是001这个策略不好得扔掉。而110,这个3号铺子就很给力应该发扬。然后我们就开始想笫二犬的营销策略了。遗传一般包括，复制，杂交，突变，三种变化，我们也这么运作。首先（复制），001这个方法肯定我们就不用了。而110得发扬一下，所以再拿一个店来使用110的营销策略。然后还冇2个就继续使用011和010的营销策略。然后（杂交），我们不可能就围着随

4、便弄的初始方案转，得变化。但是得围着钱钱多的变化。所以啦，先吧不好的去除，复制好的。然后随机的选取几个方案，比如我们随机选取010和111这两个方案来杂交下。在等数位的1和0进行交换，这样就有可能找到更多钱钱的办法了。然后（变界嘛，就是某个串的1变成0,0变成1的营销策略变化）我们暂时不考虑变异的问题。然后笫二犬拉岀去溜溜我们笫一犬晚上的办法，周而复始的來变化。这里我们肯定得找-个不变的时候啊，得有最优办法啦。这个最优办法的出现就看你实际情况来定了。可以以天数来确定（可能是你老板说的限定吋间内），也可以是业

5、绩达到效果了（绩效达标），也可以是其他东西啦。然后，我们开始剥离这个算法的思想了。开始时，我们考虑有多少个要考虑的小问题，小问题的选择有多少个，这就可以弄出一个离散(连续的不考虑)的二维数组了。比如是，a(5}{2)有5个选择。每个选择有2个选项。然后，我们得弄出儿条初始的选择办法开始。比如al=10100a2=11011••••然后岀去溜-圈看看效果怎么样，就在算个每个办法的适应度出來。现在进行复制，朵交，突变来改变这个初始的办法，让它保留好的东西，尽量去除不好的东西。也就是进化的过程。然后我们的给他一个

6、终止的条件，比如刚才的天数，钱钱数，或是什么的。这就是跑完了一套简单的遗传算法。一些特点。算法是非线性的求最优解，或是逼近最优解。算法可能结果不是实际的最好答案。算法可能空间和结构的复杂度太人而爆胎算法可以求解一些黑箱问题然后一些更深的探索和引入参数历史记录，就是把以前冇过的信息来作为参考。现在的信息，就是当下这一次计算时的信息拿来考虑。还有一个很重耍的可能性M用遗传算法求解问题有时候很容易形成模式欺骗问题，所以逆转算了，把序列倒过来，看看怎么样，可以避免变化太小的误差。over