遗传算法及其函数优化应用

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1、遗传算法综述及简单应用实例1、遗传算法简介1.1遗传算法的产生与发展1.2生物进化理论和遗传学的基本知识1.3模式定理1.4遗传算法的特点1.5基本遗传算法1.5.1基本遗传算法流程1.5.2算法中的一些控制参数1.5.3基本遗传算法实例1.6遗传算法的应用2、遗传算法应用实例3、遗传算法改进1、遗传算法简介产生60年代中期,美国Michigan大学的J.H.Holland教授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然和人工系统的自适应行为研究和串编码技术;1967年,他的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法(GeneticAlgorithms)”一词;1975年,Holl

2、and出版了著名的“AdaptationinNaturalandArtificialSystems”,标志遗传算法的诞生。1.1遗传算法的产生与发展(1/3)1、遗传算法简介发展70年代初,Holland提出了“模式定理”(SchemaTheorem),一般认为是“遗传算法的基本定理”,从而奠定了遗传算法研究的理论基础;1985年,在美国召开了第一届遗传算法国际会议,并且成立了国际遗传算法学会(ISGA,InternationalSocietyofGeneticAlgorithms);1.1遗传算法的产生与发展(2/3)1、遗传算法简介发展1988年,Holland的学生D.J.Gold

3、herg出版了“GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning”,对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述;1991年,L.Davis编辑出版了《Handbookofgeneticalgorithms》,其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。1.1遗传算法的产生与发展(3/3)1、遗传算法简介遗传学基本概念与术语染色体(chromosome):问题中个体的某种字符串形式的编码表示。基因(gene):字符串中的字符。基因座(locus):遗传基因在染色体中所占据的位置;等位基因(allele):同一基因座可

4、能有的全部基因;个体(individual):指染色体带有特征的实体;种群(population):个体的集合;种群规模(populationsize):种群内个体的个数。1.2生物进化理论和遗传学的基本知识(1/5)111111111101111、遗传算法简介遗传学基本概念与术语基因型(genotype):遗传因子组合的模型;表现型(phenotype):由染色体决定性状的外部表现;适应度(fitness):度量某个物种对于生存环境的适应程度。对生存环境适应程度较高的物种将获得更多的繁殖机会,而对生存环境适应程度较低的物种,其繁殖机会就会相对较少,甚至逐渐灭绝;选择(selection

5、):以一定的概率从种群中选择若干个体的操作;1.2生物进化理论和遗传学的基本知识(2/5)1、遗传算法简介遗传学基本概念与术语复制(reproduction):细胞在分裂时,遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中,新的细胞就继承了旧细胞的基因;交叉(crossover):在两个染色体的某一相同位置处基因分别交叉组合形成两个新的染色体;变异(mutation):在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些复制差错,从而使DNA发生某种变异,产生出新的染色体,这些新的染色体表现出新的性状;1.2生物进化理论和遗传学的基本知识(3/5)1、遗传算法简介遗传学基本概念与术语编码(coding)

6、:表现型到基因型的映射;解码(decoding):从基因型到表现型的映射。1.2生物进化理论和遗传学的基本知识(4/5)基因型:1000101110110101000111表现型:0.637197个体(染色体)基因解码编码编码原则完备性(completeness):问题空间的所有解都能表示为所设计的基因型;健全性(soundness):任何一个基因型都对应于一个可能解;非冗余性(non-redundancy):问题空间和GA空间一一对应。上述三个规范虽带有普遍性,但缺乏具体的指导思想,相比之下,Dejong提出较为客观明确的编码评估准则:(1)有意义积木块编码规则:所定编码应当易于生成与

7、所求问题想关的短距和低阶的积木块。(2)最小字符集编码规则:所定编码应采用最小字符集以使问题得到自然的表示或描述。多种编码方式特点二进制编码;浮点数编码;格雷码编码;符号编码;复数编码;DNA编码等。1、遗传算法简介1.2生物进化理论和遗传学的基本知识(5/5)模式将种群中的个体即基因串中的相似样板称为模式。在二进制编码的串中,模式是基于三个字符集(0,1,*)的字符串,符号*代表任意字符,即0或1。如模式*1*描述了一个四个元的子

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