遗传算法及其MATLAB实现.ppt

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1、遗传算法及其MATLAB实现41组，顾英辉，魏猛，王艺潞一、遗传算法的概述1、产生与发展2、生物学基础3、算法的特点及定义二、遗传算法的原理1、简单遗传算法2、简单遗传算法原理3、遗传算法参数选择三、遗传算法的流程1、算法流程图2、遗传算法举例四，遗传算法的MATLAB程序设计1、程序设计流程及参数选取1.1、遗传算法的程序设计伪代码1.2、适应度函数调整2、遗传算法工具箱核心函数的用法3、GeneticAlgorithmandDirectSearchToolbox适应度函数设计五，遗传算法的应用实例1、无约束目标函数最大值遗传算法求解策略2、CUMCM中多约束非线性规划

2、问题的求解一、遗传算法的概述1.1、产生与发展1.2、生物学基础1.3、算法的特点及定义1.1产生与发展产生早在50年代，一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程；1963年，德国柏林技术大学的I.Rechenberg和H.P.Schwefel，做风洞实验时，产生了进化策略的初步思想；60年代，L.J.Fogel在设计有限态自动机时提出进化规划的思想。1966年Fogel等出版了《基于模拟进化的人工智能》，系统阐述了进化规划的思想。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

3、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，Holland出版了著名的“AdaptationinNaturalandArtificialSystems”，标志遗传算法的诞生发展遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能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，Internat

4、ionalSocietyofGeneticAlgorithms)；1989年，Holland的学生D.J.Goldherg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《遗传算法手册》，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。1.2生物学基础以自然选择学说为核心的现代生物进化理论，其基本观点是：种群是生物进化的基本单位，生物进化的实质是种群基因频率的改变。基因突变和基因重组、自然选择及隔离是物种形成过程

5、的三个基本环节，通过他们的综合运用，种群产生分化，最终导致新物种的形成。新物种形成的途径和方式有两种：渐变式和爆发式。渐变式主要通过变异的逐渐积累而成亚种，再由亚种形成一个或多个新种，新种又分为两种类型，即继承式新种形成和分化式新种形成；爆发式不通过亚种这一阶段而迅速形成新的物种，其分为三种类型，即杂交产生新种，染色体结构变化形成新种和多倍体化的新种形式。1.3遗传算法定义及特点（1）定义遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和孟德尔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。特点（2）特点遗传算法的并行性。遗传算法并行的方式从问题解

6、的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。遗传算法的本质遗传算法本质上是一种启发式的随机搜索算法，所以由遗传算法得出的结果每次都不尽相同。二、遗传算法的原理2.1、简单遗传算法2.2、简单遗传算法原理2.3、遗传算法参数选择2.1简单遗传算法（SGA)（在此只介绍简单遗传算法SGA）SGA由编解码、个体适应评估和遗传运算三大模块构成，而遗传算法又包括染色体复制、交叉、变异、甚至倒位等。在遗传算法中，定义种群或群体为所有编码后的染色体集

7、合，表征每个个体是相应的染色体。2.2简单遗传算法原理①编码：遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种，这里只介绍二进制编码规则。二进制编码既符合计算机处理信息的原理也方便了对染色体进行遗传、编译和突变等操作。例：某一参数的取值范围为（L,U),使用长度为k的二进制编码表示该参数，则他共有种不同的编码。该参数编码时的对应关系为0000000000000000000=0→L0000000000000000001=1→L+0000000000000000010=2→L+2......1111111111111111111=-1→U