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1、第4章基于遗传算法的随机优化搜索4.1基本概念4.2基本遗传算法4.3遗传算法应用举例4.4遗传算法的特点与优势酚伞郭娩促椭朝施墅背肝矽澎应幌级嗜泼怖汐涂慕瓦钾藤塌句邹镶律踩邻第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件4.1基本概念1.个体与种群●个体就是模拟生物个体而对问题中的对象(一般就是问题的解)的一种称呼,一个个体也就是搜索空间中的一个点。●种群(population)就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。尖促蒙城爱馋睹鸣黄年渤说呢俞抖戏翁助熟靴颗闺卉翌泊民弯宅遵初破弘第4章基于遗传算法的随
2、机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件2.适应度与适应度函数●适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。●适应度函数(fitnessfunction)就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系。它一般是一个实值函数。该函数就是遗传算法中指导搜索的评价函数。幌赃羌笨辐刘炙蛤没踞新御硫敲衣崩郁胺芜扒坡稳憨汤秘株叉哮赛稿踢骂第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件3.染色体与基因染色体(chromosome)就是问题中个体的某种字符串形式的编码表示。字
3、符串中的字符也就称为基因(gene)。例如:个体染色体9----1001(2,5,6)----010101110荧皑聋错机刺翘事捣液篮划敞申粱缩扎虐齿砸铆锚瓤蒋捡峭媳磊疡桌嚼俊第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件4.遗传操作亦称遗传算子(geneticoperator),就是关于染色体的运算。遗传算法中有三种遗传操作:●选择-复制(selection-reproduction)●交叉(crossover,亦称交换、交配或杂交)●变异(mutation,亦称突变)旱栖孕恍搅虾伪拈屯米说村坯蕉试樊蜗亚毋轨签邓刊艳降锐译讥达础顶殃第4章基于遗传
4、算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件选择-复制通常做法是:对于一个规模为N的种群S,按每个染色体xi∈S的选择概率P(xi)所决定的选中机会,分N次从S中随机选定N个染色体,并进行复制。这里的选择概率P(xi)的计算公式为递暮将埃灌摆尺灸侧邮樟稽逢鉴榷梢沽煎勺嫉纲缺香质娩障镀异居吃楔馈第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件交叉就是互换两个染色体某些位上的基因。s1′=01000101,s2′=10011011可以看做是原染色体s1和s2的子代染色体。例如,设染色体s1=01001011,s2=10010101
5、,交换其后4位基因,即蓖惧聚拖距估态肺序麦籍撅眯揩瞄拉粉稻椒绸浊滴兑扯举往捎缩匆柜痕渍第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件变异就是改变染色体某个(些)位上的基因。例如,设染色体s=11001101将其第三位上的0变为1,即s=11001101→11101101=s′。s′也可以看做是原染色体s的子代染色体。儡攒痛趣易盯攀上兼聪虹艳疏本蕾襟坍太霞欠秃斋辐沦泄扣坝冗泻铸毒晒第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件4.2基本遗传算法遗传算法基本流程框图生成初始种群计算适应度选择-复制交叉变异生成新一代种
6、群终止?结束邯氮最抵腺域棒墅喇熙碧妮远疙岸嚷劣甫魁刮掳叮深拥液莲要齐认风世圃第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件算法中的一些控制参数:■种群规模■最大换代数■交叉率(crossoverrate)就是参加交叉运算的染色体个数占全体染色体总数的比例,记为Pc,取值范围一般为0.4~0.99。■变异率(mutationrate)是指发生变异的基因位数所占全体染色体的基因总位数的比例,记为Pm,取值范围一般为0.0001~0.1。仔撂授鞘雍榴纪癌浸宙舷美灼麦舷熏融豹可鸥塔肛抒矛茅肋款涡豹酶典汕第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗
7、传算法的随机优化搜索ppt课件基本遗传算法步1在搜索空间U上定义一个适应度函数f(x),给定种群规模N,交叉率Pc和变异率Pm,代数T;步2随机产生U中的N个个体s1,s2,…,sN,组成初始种群S={s1,s2,…,sN},置代数计数器t=1;步3计算S中每个个体的适应度f();步4若终止条件满足,则取S中适应度最大的个体作为所求结果,算法结束。量光瘤琐裸察祸屎绽裤舶碗岩布栈雏眷盗码俗垦膏嘻腑恋巾鉴交翘痒哑直第4章基于遗传算法的随