一种新的种群数自适应遗传算法

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遗传算法

适应度越高的染色体被选择的可能性越大，其遗传基因在下一代群体中的分布就越广，其子孙在下一代出现的数量就越多。
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4
轮盘法
6.5% 25.4%
42.2%
(1) 计算每个染色体xi 的适应度f(xi)；
35.9%
popsize
(2) 找出群体的适应度之和；SUM f ( xi )
群体(population) 由染色体组成的集合。
代遗传操作遗传操作作用于群体而产生新的群体。
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2
二、基本算法
用于比较不同的解以确定哪一个解是更好的一个措施。
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三、基本遗传算子
选择算子(Selection)
用于模拟生物界去劣存优的自然选择现象。它从旧种群中选择出适应性强的某些染色体，放人匹配集(缓冲区)，为染色体交换和变异运算产生新种群作准备。
1
一、相关概念
染色体(chromosome)或个体(individual) 把每一个可能的解编码为一个向量，用来描述基本的遗传结构。例如，用0，1 组成的串可以表示染色体。
基因
向量中的每一个元素
适应度(fitness) 每个染色体所对应的一个适应值。在优化问题中，适应度来自于一个目标评价函数。
(7) 重复执行(5)(6)直到缓冲区中有足够多的染色体。
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交叉算子(Crossover)
具体做法：
(1) 缓冲区中任选两个染色体(双染色体)；
(2) 随机选择交换点位置J，0<J<L(染色体长度)；
(3) 交换双亲染色体交换点右边的部分。（单点交叉）

遗传算法的原理及MATLAB程序实现.

1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。

遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。

因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。

初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。

在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。

这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。

图1-1给出了遗传算法的基本过程。

1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。

传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。

这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。

2. 遗传算法具有内在的本质并行性。

遗传算法的基本原理和对生活的启示

遗传算法的基本原理和对生活的启示一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种受自然界进化机制启发的优化算法，其基本原理主要包括基因编码、初始种群的产生、适应度函数的确定、选择操作、交叉操作和变异操作等几个方面。

1.基因编码：遗传算法需要对问题进行编码，将问题的解空间映射到基因空间。

常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。

2.初始种群的产生：通过随机方式生成一定数量的初始解，构成初始种群。

3.适应度函数的确定：根据问题的目标函数，定义适应度函数，用于评估种群中每个个体的优劣。

4.选择操作：根据适应度函数，选择适应度较高的个体进行遗传操作，生成下一代种群。

5.交叉操作：通过交叉配对和重组，生成新的个体。

6.变异操作：对个体的一定概率发生基因位的变异，增加种群的多样性。

遗传算法通过不断的迭代，不断优化种群中的个体，最终得到满足要求的最优解。

二、对生活的启示遗传算法的原理不仅在计算机科学中有着广泛的应用，而且也能给我们的生活带来很多启示。

以下是一些主要的启示：1.适应环境：在自然界中，生物通过进化适应环境。

同样，在生活中，我们也应该积极适应环境，不断学习和改进自己。

2.多样性思维：遗传算法中的变异操作增加了种群的多样性，使得算法能够更好地搜索解空间。

在解决问题时，我们也应该尝试多种方法，不要局限于一种思路。

3.持续优化：遗传算法通过不断迭代优化种群中的个体，最终得到最优解。

在生活中，我们也应该不断优化自己的行为和思维，提升自己的能力和素质。

4.合作与竞争：遗传算法中的选择和交叉操作体现了竞争和合作的机制。

在竞争中，优秀的个体得以保留；在合作中，新的个体得以产生。

这启示我们在生活中要学会竞争与合作，互相促进，共同成长。

自适应遗传算法3

自适应遗传算法3在计算机科学领域，自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种优化算法，它结合了遗传算法和自适应技术的优点，能够在求解复杂问题时具有较好的性能和适应性。

本文将介绍自适应遗传算法的原理、应用领域和优势。

一、自适应遗传算法的原理自适应遗传算法是在传统遗传算法的基础上引入了自适应机制，使得算法的执行过程更加灵活和智能化。

其主要原理如下：1.1 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐代演化出适应度更高的个体。

具体而言，遗传算法包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一组初始个体，构成初始种群。

（2）评估个体适应度：根据问题的具体情况，使用适应度函数评估每个个体的适应度。

（3）选择操作：按照一定的选择策略，从当前种群中选择一部分个体作为父代。

（4）交叉操作：对选中的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。

（5）变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因信息。

（6）更新种群：将父代和子代个体合并，得到新的种群。

（7）重复执行：循环执行上述步骤，直到满足终止条件。

1.2 自适应机制的引入传统遗传算法中，选择、交叉和变异等操作的参数通常是提前固定的，不具备自适应能力。

而自适应遗传算法通过引入自适应机制，可以根据问题的特点和种群的演化状况，动态调整这些参数，提高算法的性能和适应性。

自适应机制的具体实现方式有很多种，常见的有参数自适应和操作自适应两种。

参数自适应主要是通过调整选择、交叉和变异等操作的参数值，以适应不同问题的求解需求。

操作自适应则是根据当前种群的状态，动态选择适应的操作策略，如选择操作中的轮盘赌选择、锦标赛选择等。

二、自适应遗传算法的应用领域自适应遗传算法广泛应用于各个领域的优化问题，特别是那些复杂、非线性、多目标和约束条件较多的问题。

下面分别介绍几个典型的应用领域。

2.1 工程优化自适应遗传算法在工程优化中有着广泛的应用，例如在结构优化、参数优化和路径规划等方面。

基于遗传算法的基本研究

基于遗传算法的基本研究遗传算法是一种自然进化过程中的适应性和自适应性的数学理论，如今已广泛应用于优化问题的研究和解决方案的设计。

遗传算法模拟了生物进化过程中基因的变异、交叉和选择机制，经过数代进化不断优化，从而能够自主地应对复杂的问题并给出较好的解决方案。

遗传算法的基本原理包括种群初始化、选择、交叉、变异和适应度评估。

种群初始化是指生成一定数量的随机解集合，这些解集合称为种群。

选择是指从种群中选出一些较优解作为下一代解的基础。

交叉是指对两个或多个解进行有控制的交换操作，以生成新的解。

变异是指对解进行随机的改变，以产生新的解。

适应度评估是指根据问题特点和目标函数，对每个解的质量进行评价，从而标识每个解的潜在能力和适应性。

遗传算法具有较强的应用性。

它可以高效地解决很多传统的、难以解决的复杂问题，如组合优化问题、求解最优路径问题、图像识别问题、机器学习问题等。

同时，它也是一种重要的优化工具，能够有效地寻找复杂非线性系统的最优解，提高系统的性能和效率。

为了实现更好的遗传算法算法设计，可以考虑以下几个方面：(1)变异和交叉的设计。

变异和交叉是遗传算法中最为重要的操作，它们的设计决定着遗传算法的性能。

变异和交叉应该根据待解决问题的特点来进行设计，可以采用多种不同的变异和交叉策略，并进行测试和比较。

(2)种群大小的选择。

种群大小的选择与算法的收敛速度和稳定性密切相关。

一般来说，种群大小越大，遗传算法的收敛性越好，但是同时也会增加计算时间和计算资源的消耗。

因此，在实际应用中，应该综合考虑种群大小和算法效率之间的平衡。

(3)适应度函数的设计。

适应度函数是遗传算法评价求解的质量的关键因素之一。

应该根据问题的特点设计不同的适应度函数，以反映问题的特性和求解的目标。

总的来说，遗传算法具有很好的应用前景，可以应用于各种复杂问题的求解和优化。

但是，遗传算法的性能也取决于算法的设计和实现方法，因此需要在实际应用中进行试验和比较，以得到最佳的结果。

遗传算法在模式识别中的应用

提高算法的效率和准确性
结合深度学习等新技术，提高模式识别能力
解决复杂环境下的模式识别问题
解决大规模数据下的计算问题
提高算法的可解释性和可移植性
遗传算法在模式识别中的实践案例
基于遗传算法的人脸识别系统
01
遗传算法简介：一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法
04
02
03
人脸识别系统：通过分析人脸图像进行身份识别的系统
基本思想：通过模拟生物进化过程，寻找最优解
主要步骤：编码、选择、交叉、变异
应用领域：模式识别、图像处理、数据挖掘等
遗传算法的生物基础
交叉操作：将两个个体的部分基因进行交换，产生新的个体
遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，实现种群的进化
选择操作：根据个体的适应度进行选择，适应度高的个体被保留，适应度低的个体被淘汰
模式识别的目的是识别出数据中的模式或特征
模式识别是一种从数据中提取有用信息的技术
模式识别的应用场景
生物识别：指纹识别、人脸识别、语音识别等
工业自动化：产品检测、质量控制等
医疗诊断：疾病诊断、影像诊断等
Hale Waihona Puke 安全监控：入侵检测、安全监控等
交通监控：车牌识别、交通流量监控等
自然语言处理：文本分类、情感分析等
实践案例：某搜索引擎的文本分类系统，通过遗传算法优化分类效果，提高搜索准确率
遗传算法在文本分类中的应用：通过遗传算法优化文本分类系统的参数，提高分类效果
文本分类系统：将文本按照一定的规则进行分类，提高信息检索效率
遗传算法简介：一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法
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汇报人：
遗传算法在指纹识别中的应用

遗传算法基本原理

遗传算法基本原理
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它模拟
了生物进化的过程，通过模拟种群的进化过程来搜索最优解。

遗传
算法是一种全局搜索方法，能够在解空间中快速搜索到较好的解，
被广泛应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域。

遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最
优解。

它的搜索过程是通过不断地迭代和演化来进行的，每一次迭
代都会产生新的种群，并通过选择、交叉和变异等操作来逐渐优化
种群，直到找到满足条件的解。

遗传算法的基本流程包括，初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。

首先，需要初始化一个种群，种群中包含了
多个个体，每个个体都代表了一个可能的解。

然后，通过选择操作
来选择出适应度较高的个体，这些个体将会被用于产生下一代的种群。

接着，通过交叉操作来交换个体的基因信息，产生新的个体。

最后，通过变异操作来对个体的基因信息进行随机变化，增加种群
的多样性。

这样不断地迭代，直到满足终止条件为止。

遗传算法的优点在于它能够快速搜索到较好的解，能够处理复
杂的搜索空间和多模态函数。

另外，遗传算法是一种并行搜索方法，能够充分利用计算资源，加速搜索过程。

总的来说，遗传算法是一种强大的优化方法，它通过模拟自然
选择和遗传机制来搜索最优解，能够快速搜索到较好的解，被广泛
应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域。

希望通过本文的介绍，读者能够对遗传算法有一个初步的了解，并能够在实际问题中
应用遗传算法来解决问题。

自适应遗传算法(仅供参照)

自适应遗传算法一.主要流程：1. 参数的初始化。

设定遗传种群规模N ，阵元数M ，信源数P 等。

2. 编码。

采用十进制编码方法。

3. 初始种群的产生。

随机数生成。

4. 适应度函数的评价。

选取()()R P ΘA tr f = （1）其中，H 1H )(A A A A P A -= （2）P A 是A 的投影矩阵，A 是阵列流型。

∑==Li L 1H 1XX R （3） R 是数据协方差矩阵的最大似然估计。

5. 选择。

比例选择方法与精英选择方法结合使用，在当代种群中选择优良个体遗传到下一代。

既保证了种群的多样性，也使最优个体得以保留。

1）比例选择方法（赌轮盘法）：每个个体被选中的概率与它的适应度函数值大小成正比，即适应度函数越高的个体被选中的概率也就越高。

2）精英选择方法：让种群中适应度函数值最高的个体不进行配对交叉，直接复制到下一代中。

但是容易陷入局部最优解，全局搜索能力差。

6. 交叉。

按照概率P c 对种群中个体两两配对，进行交叉操作。

本文中选取算数交叉的方式。

算数交叉：是由两个个体的线性组合来产生新的个体，假设第t 代的两个个体为A (t)、B (t)，则算数交叉后产生的新个体是()()()()t t t A B A αα-+=+11 （4）()()()()t t t B A B αα-+=+11 （5）其中，α选取（0，1）之间的随机数。

交叉概率：使交叉概率随着遗传代数的增长，逐渐减小，目的是进化前期注重交叉运算，全局搜索能力强。

2.02c o s *4.0+⎪⎭⎫ ⎝⎛*=πK T P c （6）其中，T 是进化代数，K 是总进化次数。

7. 变异。

按照概率P m 对种群个体进行变异。

本文中选取均匀变异的方式。

均匀变异：如某基因座上的基因值为X k ，其取值范围为[Umin,Umax],对其进行变异后的值为)U -r(U +U =X min max min k （7）其中，r 选取[0,1]之间的随机数。

遗传算法-1

1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语 ➢ 基因型（genotype）：遗传因子组合的模型，染
色体的内部表现； ➢ 表现型（phenotype）：由染色体决定性状的外
部表现，基因型形成的个体；
1111111
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
交换部分基因产生一组新解的过程编码的某一分量发生变化
例1 用遗传算法求解优化问题
max f (x) x2 ,0 x 31
其中 x 为整数。
产生群体:
p(
xi
)
fitness( xi )
fitness( x j
)
j
x1 (00000 ) x2 (11001)
x3 (01111) x4 (01000 )
1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语 ➢ 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; ➢ 编码（coding）：表现型到基因型的映射； ➢ 解码（decoding）：从基因型到表现型的映射。
司同时完成
生物遗传学基础
群体
变异
子群
竞争
淘汰的群体
婚配种群
群体
淘汰
遗传基因重组过程
变异
选择
淘汰的个体
新种群
交配
种群
父代染色体1
父代染色体2
生物进化过程
子代染色体1
子代染色体2
1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识遗传学基本概念与术语 ➢ 染色体（chromosome）：遗传物质的载体； ➢ 脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，

遗传算法种群初始化方法

遗传算法种群初始化方法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过对种群进行初始化，即生成一组初始个体，为遗传算法的优化过程奠定基础。

种群初始化是遗传算法的第一步，合理的种群初始化方法对算法的性能和收敛速度有着重要影响。

在进行种群初始化时，可以采用以下几种常用的方法：1. 随机初始化法：随机生成一组个体作为初始种群。

这种方法简单易行，但往往需要较长的时间才能找到较优解。

2. 均匀分布法：将搜索空间均匀划分为若干个子空间，然后在每个子空间中随机生成一个个体作为初始种群。

这种方法可以保证种群的多样性，但容易陷入局部最优解。

3. 聚类初始化法：首先对搜索空间进行聚类分析，然后在每个聚类中随机生成一个个体作为初始种群。

这种方法可以保证种群的多样性，同时又能够尽量覆盖整个搜索空间。

4. 问题特定初始化法：根据问题的特点设计一种特定的初始化方法。

例如，在TSP（旅行商问题）中，可以根据城市之间的距离信息生成一组初始个体。

这种方法可以利用问题的先验知识，提高算法的效率。

5. 进化初始化法：通过多次迭代演化，逐步生成初始种群。

这种方法可以利用遗传算法的进化过程，逐步提高种群的适应度。

在选择种群初始化方法时，需要根据具体问题的特点和算法的需求进行选择。

一般来说，种群初始化应该具备以下几个特点：1. 多样性：初始种群应该具有一定的多样性，避免陷入局部最优解。

可以通过随机化和聚类等方法来实现。

2. 稀疏性：初始种群应该分布在整个搜索空间中，而不是集中在某一个局部区域。

可以通过均匀分布和进化初始化等方法来实现。

3. 先验知识：初始种群应该利用问题的先验知识，尽可能提高算法的效率。

可以根据问题的特点设计特定的初始化方法。

4. 可行性：初始种群中的个体应该是可行解，满足问题的约束条件。

可以在生成个体时加以限制，确保个体的可行性。

种群初始化是遗传算法的重要组成部分，合理的初始化方法可以提高算法的性能和收敛速度。

在实际应用中，需要根据具体问题的特点和算法的需求选择合适的初始化方法，从而更好地解决实际问题。

遗传算法的组成

遗传算法的组成遗传算法是一种基于生物进化理论的智能算法，它为解决复杂的问题提供了一种有效的方法。

遗传算法的核心思想是基于自然选择和遗传，通过对种群的进化过程来寻找最优解。

遗传算法包括以下几个主要的组成部分：1.编码和解码编码是指将问题的解转化为一定的数据结构，通常是一个二进制串或一组实数。

解码是指将这些数据结构转化为实际的问题解。

2.适应度函数适应度函数是用来评价每个个体在问题中的适应程度的函数。

适应度函数越好，个体越有可能被选择进入下一代。

3.选择算子选择算法是用来选择出优秀的个体来进行遗传操作的算法。

选择算法通常采用轮盘赌算法、锦标赛算法或其他方法选择个体。

4.遗传算子遗传算子用来对个体进行遗传操作，包括交叉和变异。

交叉操作可以将两个个体的某些基因组合在一起生成新的个体，变异操作可以改变个体的某些基因值来生成新个体。

这两个操作共同促进了种群的进化。

5.种群管理方法种群管理方法是用来维护种群的数量以及为适应性较差的个体提供新的机会。

它包括选择种群规模以及控制种群的增长和收缩。

以上五个组成部分共同构成了遗传算法的基本框架。

随着算法的发展，人们还通过引入复合算子、动态参数控制和多目标优化等技术来进一步提高算法的效率和性能。

在实际应用中，遗传算法已经被广泛地应用于各类优化问题，例如物流配送、机器人路径规划、组合优化等领域。

这些应用证明了遗传算法在解决实际问题中的有效性和普遍性。

总之，遗传算法作为一种优化解决方案的方法，已经深入人心。

它不仅可以应用于问题的解决，而且还可以为我们提供更加灵活的思维方式。

未来，遗传算法在各个领域的应用前景仍然十分广阔。

遗传算法概述

遗传算法概述1遗传算法概述遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的自适应概率性随机化迭代搜索算法。

1975 年，美国Michigan 大学的J.H.Holland 教授在从事机器学习时注意到，学习不仅可以通过单个生物体的适应来完成，而且可以通过一个种群的许多进化适应来加以实现，Kenneth De Jong 将这种算法用来解决优化问题。

Holland 研究GA 是从设计和实现一种能应付变化的、不确定环境的鲁棒性好的自适应系统开始。

他认为这种系统的自适应是从所处的环境中随时得到反馈的函数关系，因而形成了我们今天称之为简单遗传算法的再生计划(Reproductive Plan)。

这种简单的GA 只是一类具有固定种群(Population)规模、个体用固定长度的基因链的抽象模型。

根据适应度(Fitness)来随机地选择双亲，并按交叉(Crossover)和变异(Mutation)算子来产生新的种群。

遗传算法的特点是它的算法中不包含待解决问题所持有的形态。

它是从改变基因的配置来实现问题的整体优化的，因而属于自下而上的优化方法。

类似于生物的进化过程，遗传算法处理的是变量集合的编码而非变量本身。

它直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。

遗传算法的这些特点已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号理、自适应控制和人工生命等领域。

它是现代有关智能计算中的关键技术之一。

2.进化计算进化计算[19](Evolutionary Computation，简记为EC)是自60 年代开始发展的一门新兴学科。

它是指以进化原理为仿真依据，按优胜劣汰的自然选择优化规律和方法，在计算机上解决科技领域中难以用传统优化方法解决的优化计算问题的算法和程序，因此有时也称之为进化算法(Evolutionary Algorithms，EA)。

基于种群多样性评价的自适应遗传算法

ＡＢＳＲＡＣＴ：ＧｎｔｌｏｔｍｓａｍｐｒｎｄｅｅｔｅｗａｏｓｌｅｏｔｚｔｎｐｏｌｍｓａｄｈｓｂｎｕｅＴｅｅｃａｇｒｈｉｎｉｏｔｔａｆｃｉｙｔｏｖｐｉａｉｒｂｅｎａｅｓｄｉｉａｎｖｍｉｏ
ｉｍｙｆｌｓＰｅａｒｉｏｅｏｔｅｐｏｌｍａｏｅｃｕｈｎｕｉｇｅｅｃｒｏｍｉｐａｔｅｈａｒｎａｅｄ．ｒｍｔｅｓｎｆｈｒｂｅｓｔｆｎｏｃｒｅｓｎｔｉｔｒｃｃ．Ｔｅｍｊｎｉｕｈｔｔｗｎｇｉａｇｈｎｌｉｏ
ＭｅｓｅｅｔｏｐｌｔｏｖｒｉｙａｕｒｍｎｆＰｏｕａｎＤｉｅｓｔｉ
Ｌｉｇ，ＺＵＣｕＵＪｎＨＯｈｎ—ｙｎａ
（ｅｔｏｆｒａｏｃｎｅ＆ＥｇｅｒｇＣＵ，ｈｎｓａＨｎｎ１０３Ｃｉ）Ｄｐ．ｆｎｏｍｔｎＳｉｃＩｉｅｎｉｅｎ，ＳＣａｇｈｕａ０８，ｈａｎｉ４ｎ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｇｎｔｇｒｈｅｅｉａｏｔｍ；Ｅｎｒｐｆｐｌｔｎ；Ｐｐｌｔｎｄｖｒｉｃｌｉｔｙｏｕａｉｏｏｐｏｏｕａｉｉｅｓｔｏｙ；Ａｄｐｉｅａｔｖ
本文根据种群多样性与遗传操作之间的关系，提出了一
维普资讯
第５第期２卷２
文章编号：０６— ３８２０）２— ２６一３１０９４（０８０００Ｏ
计

遗传算法实现步骤

遗传算法实现步骤
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

其实现步骤如下：
1. 初始化种群：随机生成初始的种群，其中每个个体代表一个可能的解。

2. 评估适应度：对每个个体进行适应度评估，即计算其适应度值，用于衡量个体的优劣程度。

3. 选择操作：根据适应度值，选择一部分个体作为父代，用于后续的交叉和变异操作。

常用的选择算法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

4. 交叉操作：从选择的父代个体中随机选择两个或多个个体，通过交叉操作产生新的个体。

交叉的方式有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。

5. 变异操作：对产生的新个体进行变异操作，以增加种群的多样性。

变异操作可以是基于概率的随机突变，也可以是特定的变异规则。

6. 更新种群：将新产生的个体加入到原种群中，形成新的种群。

7. 重复步骤2-6，直到满足终止条件，例如达到最大迭代次数或找到满意的解。

8. 输出结果：根据终止条件得到的最优解，作为算法的输出。

以上是遗传算法的基本实现步骤，具体的实施细节和参数设置会根据具体问题的特点进行调整。

遗传算法自适应选择算子

遗传算法自适应选择算子遗传算法自适应选择算子是指在遗传算法中通过不断调整选择操作的参数以使得算法更好地适应问题特性的方法。

选择操作是遗传算法中的一个重要步骤，其目的是根据个体的适应度值来选择父代个体，以便产生下一代个体。

传统的选择算子包括轮盘赌选择、锦标赛选择、随机选择等方法，但这些方法在某些情况下可能表现不佳。

为了提高遗传算法的性能，研究者提出了一种自适应选择算子的方法。

自适应选择算子能够根据当前种群的适应度情况来调整选择操作的参数，从而更好地适应当前问题的特性。

自适应选择算子的主要优势在于能够动态地适应问题的复杂度和种群的分布情况，从而提高算法的搜索能力和收敛速度。

自适应选择算子的设计一般包括以下几个步骤：1. 选择初始的选择参数，比如选择的概率分布、选择的比例等；2. 计算种群的适应度值，根据适应度值来选择父代个体；3. 根据选择的结果调整选择参数，比如增加选择的概率分布、增加选择的比例等；4. 重复2-3步骤，直至算法达到停止条件。

自适应选择算子的设计需要考虑以下几个方面：1. 选择参数的调整策略：选择算子的参数包括选择的概率分布、选择的比例等，如何根据适应度值来调整这些参数是一个关键问题；2. 适应度值的计算方法：选择算子的性能与适应度值的准确性密切相关，选择适合问题的适应度值计算方法是设计自适应选择算子的重要一环；3. 算法的收敛性：自适应选择算子的设计应当考虑算法的收敛性，即算法是否能够在合理的时间内收敛到最优解；4. 实验的验证：设计的自适应选择算子需要在一定的问题集上进行验证，以证明算法的有效性和性能优势。

在实际的应用中，自适应选择算子已经被广泛应用于各种优化问题的求解中，比如函数优化、组合优化、参数优化等问题。

通过设计合适的选择算子，可以提高遗传算法的搜索能力和全局收敛性，从而更好地适应不同的问题特性。

随着研究的不断深入，自适应选择算子的设计方法也在不断创新，为遗传算法的应用提供了更多的选择和参考。

遗传算法中种群选择策略的比较与优化方法

遗传算法中种群选择策略的比较与优化方法遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于解决复杂问题。

在遗传算法中，种群选择策略起着至关重要的作用，直接影响算法的性能和收敛速度。

本文将比较不同的种群选择策略，并探讨一些优化方法。

1. 简单选择策略简单选择策略是最基本的选择策略之一，根据个体适应度的大小来选择个体。

适应度越大的个体被选择的概率越大，适应度较小的个体则被淘汰的概率较大。

这种策略简单直观，但容易导致早熟收敛和局部最优解的陷阱。

2. 锦标赛选择策略锦标赛选择策略是一种随机选择个体进行比较的方法。

每次从种群中随机选择一定数量的个体，然后选择其中适应度最好的个体作为父代。

这种策略能够增加种群的多样性，减少早熟收敛的可能性。

3. 轮盘赌选择策略轮盘赌选择策略是一种按照适应度比例进行选择的方法。

将适应度值转化为概率，然后根据个体的适应度概率进行选择。

适应度越大的个体被选择的概率越高，适应度较小的个体也有一定的选择机会。

这种策略能够更好地保留优秀个体，并增加种群的多样性。

4. 非支配排序选择策略非支配排序选择策略是一种多目标优化的选择方法。

通过将个体按照非支配排序进行划分，优先选择非支配解，并根据拥挤度进行选择，以维持种群的多样性。

这种策略适用于多目标优化问题，能够得到一系列的非支配解。

优化方法：1. 精英保留策略精英保留策略是一种保留种群中最优个体的方法。

在选择过程中，将适应度最好的个体直接复制到下一代中，以保持种群中优秀个体的稳定。

这种策略能够加速算法的收敛速度，但也容易导致早熟收敛。

2. 多样性保持策略为了避免种群过早陷入局部最优解，需要保持种群的多样性。

多样性保持策略可以通过引入随机因素、增加选择压力等方式来增加种群的多样性。

例如，可以在选择过程中引入一定的随机性，或者通过调整选择压力参数来平衡种群的多样性和收敛速度。

3. 自适应选择策略自适应选择策略是根据种群的动态变化来调整选择策略的方法。

一种新的优化搜索算法—遗传算法

一种新的优化搜索算法—遗传算法.,l7第l2卷第3期1995年6月控制理论与应用CONTROL THEORY ANDAPPLICA TIONSV o1.12,No.3Jun.,1995摘要:本文详细介绍了遗传算法(GA)及j￡数学基础,遗传算法与传统优化方法的区别,总1引言生物是通过两个基本过程:自然选择和有性生殖不断进化的.通过自然淘汰,突然变异,遗传等规律进化,适应环境的变化.正固如此,人们开始把进化这种奇异的本领看成一种值得效仿的东西.二十多年前,密执安(Michigan)大学的心理学教授和电工及计算机科学教授JohnH.Holland和他的同事,学生研究出一种叫遗传算法(geneticalgorithms,简称GA)的搜索算法,其目的是解释自然的自适应过程及设计一个体现自然界机理的软件系统.后来这一算法被广泛应用于各种优化问题.近年来GA这一算法随着神经网络,人工生命,进化计算等研究的兴起+引起了人们越来越多的趣,并已应用于搜索问题,优化问题及机器学习,自编制程序,模式识别,人工神经网络等方面.2GA算法及其数学基础2.1简单GA算法GA的基本思想是基于Darwin进化论和Mendel的遗传学说.Darwin 的进化论认为每一物种在不断的发展过程中都是越来越适应环境.物种的每个个体的基本特征被后代所继承,但后代又不完全同于父代,这些新的变化,若适应环境,则被保留下来.在某一环境中也是那些更能适应环境的个体特征能被保留下来,这就是适者生存的原理.Mendel的遗传学说认为遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中,并基固的形式包含在染色体中.每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质.每个基因产生的个体对环境有一定的适应性,基因杂交和基固突变可能产生对环境适应性强的后代.通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因结构就保存下来.GA是将问题的求解表示成”染色体”(用计算机编程时,一般是用二进制码串表示),从而构成一群”染色体”.将它们置于问题的”环境”中,根据适者生存的原则,从中选择出适应环境的”染色体”进行复制,即再生(reproduction,也称selection),通过交换(crossover),变异(muta身的数目再生意味着适应值越高的个体,在下一代中复制自身的个体数目越多交换按一定的概率从种群中随机选择两个个体,进行交换(crogso’cer),即部分交换这两个个体的某些位,这里叫交换概率.如图2,图中”…表示交换位置.交换的目的在于产生新的基因组l厶,产生新的个体,而不是代复一代地重复同一串String100l110l1String2l0100110确定吝示解答茹邑件l半生啦韧婚邑体半群计掉每十十津神适应值,墨—/是吾收敛千!竺!兰竺●吾望幔工饔异田1GA的流图图2交拯示惹图变异按一定的概率P一对串群中的某些串的某些位进行变异(mutation),即l变0,或0变1,叫变异概率.图3所示为一个8位二进制字串的第三位发生变异.单靠变异一般不能在求解中取得进展,但它能确保不产生不能继续进化的单一种群.因为当所有个体串全部一样时,交换操作就不能产生新的个体,只能靠变异来产生新的叶,体.0ll010llmutation0l0010ll囝3一十8位二进制字串的第三位发生变异GA操作的对象是染色体,即为问题解的二进制编码GA操作是在”环境”中进行的.问题的”环境”一般是问题求解品质的测量函数,称作对象函数(objectfunction,也叫适应函数fitnessfunction).例如用GA求函数,=+圹+Izl,∈(0,7),∈(0,31)的最大值问题.这个问题是当,为何值时,,为最大.用GA求解,首先要将,表示成染色体,在计算机中用长度为f的二进制字串表示染色体若用3位表示,用5位表示,则可构成8位的染色体(串),.,y的表达精度分别为7/(2一1),31/(2一1).对该问题,最好的,y 值应该使函数f—+扩+1l最大故适应函数可取,=十扩+lz1.选择种群数一50,然后随机地对这50个8位串初始化,构成第一代种群;分别求第一代中每个个体x.的适应值3期一种新的优化搜索算法——遗传算法267,.,并按Ⅳ?/,/:,.决定第个个体在下一代中应复制其自身的数目,即进行再生操作,得到第二代种群;然后按的概率从第二代中随机选择两个个体,进行交换操作;接下来按P的概率对串群中的某些串的某些位进行变异操作.再次计算每一个个体的适应值.重复以上过程,直到求出使,=+扩+,∈(O,7),∈(0,31)为最大值的,值.GA就是对这群串进行基因操作:再生,交换和变异,产生出新的一代串群,比父代更适应”环境”,这样不断重复,直至满足条件.2.2数学基础假设串.是由二进制0,1组成的串,那么对于图式(schema)H=*11*0**(*为或0,或1),串0111000和1110000都与之匹配.即这两个串在某些位上相似(similarity).对于一个长度为￡的串,若用0,1表示,则有(2+1)个图式.在一个Ⅳ个串的群中最多有N2|种图式.定义1图式的长度d()是指图式第一个确定位置和最后～个确定位置之间的距离.如H=**00*1*,则d)一4.定义2图式的阶0()是指图式中固定串位的个数.如H=**00*1*,则0()=3.那么对于某一种图式,在下一代串中将有多少串与这种图式匹配呢?图式定理(schematheorem)给出了这一问题的解答.图式定理可表达为m,l+1)≥m(,f)..(1一P一0).).(1)】B—l其中m,f)为在f代群体中存在图式的串的个数,(日)表示在代群体中包含图式H的串的平均适应值,表示t代群体中所有串的平均适应值,表示串的长度,P为交换概率,为变异概率.?图式定理是GA算法的理论基础,它说职高适应值,长度短,阶数低的图式在后代中至少以指数增长包含该图式的串的数目.原因在于再生使高适应值的图式复制更多的后代,而简单的交换操作不易破坏长度短,阶数低的图式,而变异概率很小,一般不会影响这些重要图式.用这种方式处理相似性,GA算法减少了问题的复杂性,在某种意义上这些高适应值,长度短,低阶的图式成了问题的一部分解(又叫积木块buildingblocks).GA算法是从父代最好的部分解中构造出越来越好的串,而不是去试验每一个可能的组合.长度短的,低阶的,高适应值的图式(积木块)通过遗传操作再生,交换,变异,再再生,再交换,再变异的逐渐进化,形成潜在的适应性较高的串,这就是积木俺说.GA通过积木块的并置,寻找接近最优的特征.2.5GA的特点GA利用了生物进化和遗传的思想,所以它有许多与传统优化算法不同的特点:GA是对问题参数的编码(染色体)群进行进化,丽不是参数本身. GA要求将优化问题的参数编码成长度有限,代码集有限(一般为{O,j))的串.GA是268控制理论与应用】2卷在求解问题的决定因素和控制参数的编码串上进行操作,从中找出高适应值的串,而不是对函数和它们的控制参数直接操作.所用传统方法很难解决的问题.GA都能懈决,因为GA不受函数约束条件(如连续性,导数存在,单极值等)的限制.GA的搜索是从问题解的串集开始搜索,而不是从单个解开始.在最优化问题中,传统的方法是从一个点开始搜索,如登山(climbing)法,若一个细微变动能改善质量.则沿该方向前进,否则取相反方向.然而复杂问题会使”地形”中出现若干”山峰”,传统的方法很容易走入假”山峰”,而GA同时从串群的每个串开始搜索,象一张网罩在”地形”上,数量极大的串同时在很多区域中进行采样,大大减少了陷入局部解的可能性.GA使用对象函数值(口适应值)这一信息进行搜索,而不需导数等其它信息.传统搜索算法需要一些辅助信息,如梯度算法需要导数,当这些信息不存在时,这些算法就失败了.而GA算法只需对象函数和编码串,因此.GA算法几乎可以处理任何问题.GA算法使用的再生,交换,变异这三个算子都是随机操作,而不是确定规则.GA算法使用随机操作,但并不意味着GA是简单的随机搜索.GA算法是使用随机工具来指导搜索向着一个最优解前进隐含的并行性.11011D0l这个串是11******区域的成员,它同时属于1******】和**0**D0*等区域.对于那些较大的区域.也就是含有许多不确定位的区域,串的群体中表示它们的串较多.所以GA在搜索空间里使用相对少的串.就可以检验表示数量极大的区域,这种特性就叫作隐含并行性(implicitparallelism).隐含并行性与并行性含义不同,它不是指串群可以并行地同时操作(当然GA算法具有并行性),而是指虽然每一代只对Ⅳ个串操作,但实际上处理了大约o(N)个图式.换句话说,虽然我ff]只执行了Ⅳ个串的计算量,但我ff]好象在没有占用多于个串的内存的情况下,并行地得到了O(N)个图式的处理.这种隐舍的并行性是遗传算法优于其它求解过程的关键所在.另外GA的隐含并行性还有助于处理非线性问题.在非线性问题中,一个串有两个特殊的基固块,该串的适应值远远大于(或远远小于)属于每个基因块的适应值的总和. GA最善于搜索复杂地区,从中找出期望值高的区域.但在解决简单问题时效率并不高.正如GA算法的刨始人JohnH.HMland所指出的”如果只对几个变量作微小的改动就能进一步改进解,则最好能另外使用一些更普通的方法,来为遗传算法助一臂之力-~lj.2.4GA的一些改进2.4.1基因操作的改进双倍体和显性(diploidanddominance)前面讲的简单GA实际上是”单倍体遗传”.自然界中一些简单的植物采用这种遗传,太多数动物和高级植物都采用双倍体遗传(口每个基因型由一对或几对染色体组成).为什么单染色体就可以全部表示的信息,要由几对基因来编码呢?原因在于这种双倍体遗传提供了一种记忆以前十分有用的基因块的功能,使一3期一种新的优化搜索算法一一遗传算法269得当环境再次变为以前发生过的情况时,物种会很快适应当一对染色体对应的基因块不同时,后代染色体选择哪一个呢?生物学叉提出了显性遗传的概念,即当基因不同时,显性基因遗传给后代如图4,图中大写字母为显性遗传.正是基于这种生物基础,提出了双倍件遗传和显性遗传的GA.这种双倍体遗传和显性遗传延长r曾经适应值很高,目前很差的基因块的寿命,并且在变异概率低的情况,也能保持一定水平的多样性.这在菲稳定性函数,尤其是周期函数中非常有用.offspringparent1AbCD~parent2ABeDeABCDe图4显性遗传倒位(inversion)操作在自然遗传学中有一种称作倒位的现象.在染色体中有两个倒位点,在这两点问的基因倒换位置,如lOl1lO1l(为倒位位置),经倒位后变为10011]l1?这种倒位现象,使那些在父代中离得很远的位在后代中靠在一起,这相当于重新定义基因块,使甚更加紧凑,更不易被交换所分裂如果基因块代表的是一个平均适应值高的区域t那么结构紧凑的块会自动地取代结构较松散的块,因为结构较紧凑的块复制到其后代的错误少,损失也小.因此,利用倒位作用的GA能发现并助长有用基因块的紧密形式.还有一些基因级的操作,如多倍体结构(multiplechromosomestructure),分离(segregation),异位(translocation)等,这里就不一介绍了.详见[1].2.4.2基于种群的宏观操作小生境和物种形成(nicheandspectialion)在自然界中具有相同特征的一群个体被认为是一个物种.环境也被分成不同的小环境,形成小生境.基于这种生物原理,在GA中引入了共享(sharing)和交换限制,即交换操作不再是随机选择,而是在具有相同特征的种群中选择,而且产生的后代将取代具有相同特征的种群中的个体.小生境和物种形成在机器学习的分类问题中得到广泛应用.2.4.5基于知识的操作GA的一个特点是它只需问题解的编码和对象函数,而不依赖于其它辅助信息.这既是它的优点同时也是它的缺点.因为对于特定问题,GA就不如利用特定问题的独特信息去解决问题的其它方法.因此如果将特殊问题信息与GA相结合会使GA得到改进.混合方法(hybridscheme)混合法就是将GA算法的全局性与基于特定问题的收敛性相结合,即由遗传算法找到”山”,由基于特定问题的方法去爬”山”.基于特定问题的局部搜索方法要求我们对不同的问题使用不同的方法,也就是说使用混合法就牺牲了GA的通用性.当然有一些方法使混合法既利用了特定知识又保留了通用性.增加知识的操作(know~dgeaugmentedoperator)在变异和交换这样一些随机操作中可利用特定问题的信息以得到更好的串.如Grefenstette,Gopal,Rosmaita和V anGucht【2]1985年在解决TSP问题时,用各城市之问的距离这一信息来指导交换操作,取得了非常好的结果.270控制理论与应用12卷2.4.4GA的并行化具有讽刺意味的是,人们把具有高度并行的GA不自然地扭曲戚串行性的,使GA不能充分发挥其特长.直到最近GA的并行性才在理论上平l】实现上得到重视.GA有四种并行实现方法:同步主仆方法(synchronousmaster—slave),亚同步主一仆方法(semi—synchronousmaster—slave),分布式异步并发方法(distributedasynchronousconcurrent),网络方法(network).5应用GA的几个要点在应用GA时,以下几个问题是关键]:1)如何将问题描述成串的形式,即问题编码.在参数优化等问题中,一般将各参数用二进制编码,构成子串,再将子串拼接起来构成”染色体串.但是不同的串长和不同的码制,对问题求解的精度和GA收敛时间会有很大影响.对于复杂问题如变结构控制器,神经弼络等,如何将问题描述成串的形式就不那么简单,而且同一问题可以有不同的编码方法.2)如何确定对象函数.对象函数用于评价各串的性能.函数优化问题可直接将函数本身作为对象函数.复杂系统的对象函数一般不那么直观,往往需要研究者自己构造出能对解的性能进行评价的函数.3)确定GA算法本身的参数.种群数目:种群数目影响GA的有效性.Ⅳ太小,GA会很差或根本找不出问题的解,因为太小的种群数目不能提供足够的采样点Ⅳ太大,会增加计算量,使收敛时间增长.一般种群数目在3O到160之闯比较适合.交换概率P:控制着交换操作的频率,太大,会使高适应值的结构很快被破坏掉,太小搜索会停止不前,一般取0.25到0.75.变异概率P:是增大种群多样性的第二个因素,P太小不会产生新的基因块,P太大,会使GA变成随机搜索,～般P取0.01到0.2.4结束语GA随着计算机技术的高速发展已引起人们越来越多的注意,并已应用于机器学,模式识别,图像处理,神经网络_I1,工业优化控制,自适应控制,遗传学社会科学等方面.并在解决TSP问题.,,煤气管道的最优控制”,通讯网络链接长度的优化问题,铁路运输计划优化,喷气式飞机涡轮机的设计,VLSI版面设计,键盘排列优化等问题上都取得了很大的成功.髓着大规模并行计算机的日益普及,串的数量更加接近自然物种豹数量是完垒可能的,使GA充分发挥其潜力.在最近掀起的人工生命堋,遗传编程.”,进化策略,进化计算等领域是将GA与计算机科学相结合,试图模拟自然界的自适应,自组织和再生能力,设计出具有”生命”的人工系统.从1985年到1993年每两年举办一届GA国际会议,而且美国M【T出版社从1993年开始出版{EvolutionaryComputation和AdaptiveBehavoir两种杂志.世3期一种新的优化搜索算法——遗传算法27l界上第一本关于人工智能研究的杂志CAITrends~已于1994年改名为(CriticalTechnologyTrends~,并在更名启事中讲到”遗传算法,自适应系统,细胞自动机和混沌理论与人工智能一样都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术.”(1EEETrans.Ol3NeuralNetworks~于1994年1月(No.5,V o1.5)出了关于遗传算法,进化计算的专刊,并在编者按中指出”进化思想不仅是生命科学的范畴,进化是一种优化过程,可以在计算机上模拟,并应用到工程领域】6_.而且,一些商用GA软件已在市场上出现.我国目前还未对GA算法引起广泛重视.只在神经网络设计和优化控制,智能控制等方面作了一些研究和探讨工作.目前GA算法在理论上和应用中都还有许多问题需要解决.希望通过本文有越来越多的人了解GA,喜欢GA,研究GA,使用GA!参考文献[1]GoLdberg.DE.Gene~eAlgorithmsInSearch—Optim]ze~tiontandMac hineLearningReading-MAAddison—wIy,1080[2]Grefettstette,J.1.andGO]~I,R..GeneticAlgorithmsfortheTravelingSale smanPzoblem.InPzcx:eedingsoftheIstlnt~- nationalConferenceOnGeneticAlgorithmsandThe;rApplication.1985.16 O一198[Robereson,G.G.ParallelbnplementationofGeneticAIsorlthmsinaClnsslfJ erSystem.InGeneticALgorithmsandSimu—latedAnneating.SanMateo,CA:MorganKaufmanPub.,1987,129--140 [43Tane~.R..ParaltetGeneticAlgarJthrnsforaHypereube.IaProceedingsof theSeeoadInternationatConference O1”1Genet—ieAlgorithms.1987.1F7—187[53吴幸福遗传算法及其并行处理.计算机世界报.1994,185[83Grefenstette.J.J.OptimizationofC~ltrolParametersforGenet~Algorith ms.IEEETrans.SystemsManandC.~.,bernet?its,I986.sMc?16(I):122一I28[F]Holland.J.H..Z.,sea~ngBritttenets:ThePossibilitiesofGeneral?Purpos eLearningAlgOrithmAppljedtOParaaedRule—BasedSystems.InMachineLearning:AnArtificialIntelligenceApproachVolume11-kAltc~:MorganKaufman,I986-893—623[83Englander.A.c.MachineI~arnlngofVisualRecognhloaUsingGeneticA lgorithmsInproceedings口fthe/stlnt~na—tionatConference蚰GeneticAlgorithmsa埘TheirApplication,1985—197—2OJ[93苏素珍一土屋喜一.使用遗传算法的进宫孥习-机器人,1994.16(5):28usgGeneticAlgorithms-InProceedingsofthelltF.IJ CAI.1989.762—767[i83Harp.S.TowardstheGeneticnthegofNeuralNetwork~-pre~eeOtngsoft he3rdinternationaLConferenceonGeel}cAlgot,ithms.1989.360—369[143方建安,邵世煌采甩遗传算法学习的神经同控制器.控制与佚策-1998.8(3)208--21~.19BO.SMcl0(0):566—574[183徐滇生.毛堵谨.遗传算法在自控领域的应用初探.1992年控制理论及其应用年告论文集.南京.1992.1993.709—7l2[1叼方建安,邵世煌采用遗传算法自学习模橱控制规田4.中国自动化学会第九届青年学术年会论文集.233--238[ecq鼠恨牡.酥新海果甩迪传算法求解特征结构配置,控制理论及接应用论文集.武泣.1993,11—15[913李孝安?张晓墙等.基于遗传算法的PID控制器参数寻优方法及应用.中国自动化学告第十届青年学术年会论文集.1994.304—307[223Krlshnakumar.KandGoldbeTg.DE.C~tTolSystemOptimizatioltUsin gGeneticAt80rI【『1【nsithJouTna【0fGuid.Control?andDynamics.1992.15(3)737—740[23]Park.D.GeneticBasedNewFuryR~sonlngModelswithApplicationtoF uryConIr(1.IEEETr—Syst….MandCybernetics.1994.24(I):39—47[943Goidberg.DE.ControllingDynamicSvsemswithGEneticAlgorithm~ andRuleLeoTning.】nProzeedlngofthe9thinternadona]JointConference0nArtifieiatlntelligenee-1987.588—592 [zs3Lin,FengT~.Kao.Caeng-Y ah.ApplyingmGeneticApproach∞Simulat edAnnealinginSolvingSomeNPHardP*rohiemsIEEETrans.Systems,ManandCybernetics.199383(6):l752一l767[993Gotdbe=“puter—AidedGasPipelineO0eratlonUsingGer ~eticAlgoldthm~andRuleLearningDis~ertati…Ah stfacbInternationa1.44(10).3174B[27]Czombs.SandDavis.L.GeneticAlgorithmsandCommunicationLinkS peedDesign:ConstraintsandOperatorsInProCeedingsofthe2ndInternationalConferenceonGeneticAlgorithms.1987.957—260[983Christopher.G.L..ArOf~mlLj1I.Reading.MA:AddisortW~Jey,1991 [293I~wdae.v.K.A.ExploringtheFieldofGeneticAlgorithmsinPrlmoTdial ComputerSeaFul【ofFJIhs.SelentlflcAJnerin.1985.253(5).2I一32Is0]R0bert.J.andDavM.R.J.AntFarm!TowardsSimulatedEvolutioninArti ficialLife11ReadingMAAddisonW~ley.1g91.579—60t[913Joha.R.K..GeneticEvolu~onandC~EvolutiortofComputerPrograms. inArtificialLife11.Reading.MA:AddisonWesley.1991.603—629[993Braehy.RM.OptimizatiortStrategiesGleanedfromNatureNatuTe.198 5.317:804—806[993~nnier.A.VGeneticLearningPreeeduresinDistributedEnvironments. InProet~diagsoftheS~ondInternationalConferenceonGene~cAlgorithms.1987.182一l60[]Grefenstette.JD(Ed.)一ProceedingsoftheFirstInternationalConfeTen~onGenedeAlgorithmsSanM ateo.CAMorganKaufmann.1985[35]Grefenstette,J.D.(E0.).ProceedingsoftheSecondInternationalConfer ence.nGeneticAlgorithms.SanMarco.CA:MorganKaufmann.198[393Sebaffer.J.D.(Ea.).ProceedingsoftheTId~’dlntematlonalCoilf~ence onGeneticAlgorithms.SartMateo.CAMotBanKaufmann.1989[37]Bylaw.R.K.andI~oke~.L_B.(Ea).Proceedingsofth*Forthinternationa lConferenceonGenetic.&lgorithms.SanMateo.CA:MorganKaufmann.1991993Fotr*st.s.(Ed)PrceeedingsoftheFifthlnternati~lConferenee衄GeneticAI8orithms.SanMat∞.CA1MorganK~ufmann.19933期种新的优化搜索算法——遗传算法273GeneticAlgor-thms——ANewOptimization andSearchAlgorithmsZHANGXiaohui,DA1GuanzhongandXUNaiping (DepartmentofAutomaticC~urot,NorthwesternPolytethnicalUnivcrsJty? Xian.710072,PRC)Abslraet:Inthispaperthemechanicsofgeneticalgorithmsanditsmathematic alf.unda【nsareintroducedindetail?ThecharacteristicswhichGAdiffersfromtraditionaloptimizationalg orJthmsarc:pointed.ut.Futher.thispaperalsoproposes$orgleadvancedoperatorsandtechniquesinGA.Intheend.themainpoints0fapplylngGAagiven.Keywords:geneticalgorithms(GA);optimization;search;schematheorem 本文作者简介张晓缀女1908年生.1990年干西北工业大学计算机系大学本科毕业,1993年获西北工业大学计算机应用专业硕士学位.现为西北工业大学自动控翩系博士研究生着有《神经网络与神经计算机导佗,一书.主要研究方向为进化计算,神经同络,智能控制,科学计算可挽化.最冠中见本刊1995年第1期第127页.馀乃平1935~.现为西北工业大学自动控制系教授.博士生导师.主要从事井行处理与井行计算机,非线性科学研究.。

第五章基本自适应算法

第五章基本自适应算法自适应算法是一种能够根据问题的性质和特点来调整自身参数以达到更好效果的算法。

在机器学习和优化问题的求解中，自适应算法可以提高算法的鲁棒性、收敛性和性能。

本章将介绍几种基本的自适应算法。

1.自适应学习率学习率是很多优化算法中的一个重要参数。

学习率过大会导致算法不稳定，学习率过小会导致算法收敛速度慢。

自适应学习率算法是一种能够根据问题的性质自动调整学习率的算法。

常见的自适应学习率算法有动态学习率和自适应学习率调整。

动态学习率是指学习率随着迭代次数的增加而不断减小。

自适应学习率调整是指根据每次迭代的损失函数值调整学习率。

这种方法可根据损失函数值的大小动态调整学习率，使得在损失函数较大时学习率较大，在损失函数较小时学习率较小，从而提高算法的收敛速度和性能。

2.自适应粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群寻找食物的优化算法。

在标准粒子群算法中，粒子通过随机移动来最优解。

然而，随机性可能会导致算法陷入局部最优解。

为了克服这个问题，引入了自适应粒子群算法。

自适应粒子群算法基于控制参数的统计特性来调整方向和速度。

通过自适应调整的参数，算法可以自动适应问题的特性，从而达到更好的效果。

3.自适应遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法。

在标准遗传算法中，通过交叉和变异产生新的个体，并通过适应度函数选择优秀个体进行下一代的繁衍。

然而，遗传算法的结果可能会受到参数的选择和问题的变化的影响。

为了提高算法性能，自适应遗传算法引入了自适应策略。

自适应策略通过根据个体适应度来调整交叉和变异参数，从而使算法能够自动适应问题的特性。

这样可以提高算法的鲁棒性和性能。

4.自适应步长差分进化算法差分进化算法是一种基于种群的优化算法。

在标准差分进化算法中，通过选择个体的差分向量来产生新的个体，并通过适应度函数选择优秀个体进行下一代的繁衍。

然而，差分进化算法的步长参数对算法的性能有很大的影响。

为了提高算法的性能，自适应步长差分进化算法引入了自适应步长。