遗传算法综述
遗传算法遗传算法
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面：
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（1）遗传：这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交 给子代，子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征，物种才能稳定存在。
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（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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遗传算法综述
遗传算法综述王宏杰魏先峰薛周建彭丹(贵州大学电子科学与信息技术学院，贵州贵阳550025)摘要：近年来遗传算法越来越广泛地受到世界各国学者的关注，本文简述了遗传算法的发展、特点及其应用。
关键词：遗传；搜索；遗传算法1引言遗传算法(G enet i c A l gori t hm，缩写为G A)，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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。
它是由美国的J．H ol l and 教授1975年首先提出来的，近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和工程等领域的成功应用，受到了国内外学者的广发关注。
2遗传算法的发展早在上个世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。
进入60年代后，美国密执安大学的H oll and教授及其学生们受到这种模拟技术的启发，创造出了一种基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化计算的自适应概率优化技术…遗传算法。
进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。
此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑都给遗传算法增添了新的活力。
遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
3遗传算法的特点G A是一种利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法，它不一定能寻得最优点，但是它可以找到更优点。
因此G A 可能会暂时停留在某些非最优点上，直到变异发生使它跃居到另一个更优点上。
G A寻优过程的一个重要特点是它始终保持整个种群的进化，这样即使某个体在某时刻丧失了有用的特征，这种特征也会被其他个体所保留并延续发展下去。
遗传算法综述
3D S可以方便灵活地实现对动画帧中的节点、平面、边界、颜色和轨迹的控制,同时对于物体变形测试,轴心点设置以及段信息的获取和设置也能方便准确地进行。
而keyscri p t语言的优点体现在于其精确的数值计算,它可以对大量的复杂无序的动作进行随机计算,节省了制作时间。
利用keyscri p t编辑器还能方便地进行语法检查并能直接执行无语法错误的keyscri p t程序。
3 内存管理方式3D S使用了独特的Pharlap的虚拟内存管理技术(VMM 386),该技术使3D—Studi o能使用比物理内存RAM更大的空间。
这种内存管理方式与W indow2 s T M的内存管理方式不同,因此一般不在W indow s T M中使用3D S,若要在W indow s T M中使用,则必须在W in2 dow s T M的system1in i中的[386Enh]段加入device= Pharlap1386,使W indow s T M可以使用Pharlap的内存管理方式。
这种内存管理方式也有一些不足,如内存一旦被3D S使用将不被释放。
4 硬件环境使用3D—Studi o410的最低配制要求是386(带协处理器)的主机,至少8兆的内存,20兆以上的硬盘空间,DO S313以上的操作系统。
由于3D S中的许多图形渲染时都必须使用256色,且观看3D S自带的一些图片也必须在256色的模式下进行,所以需要SV GA或TV GA的显示器。
输入系统除了键盘外还必须配有鼠标,也可选配数字化仪。
由于3D S在进行图形渲染需要大容量的内存,同时还需要CPU进行大量的浮点运算,因此当CPU为Pen tium T M、内存为16兆以上,并使用高性能的显示卡时,3D S的动画制作功能才能得到完美体现。
由于ln tel公司生产的CPU兼容的Cyrix、AM D等公司生产的CPU浮点运算能力较差,因此CPU首选还是ln tel公司的产品。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。
它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。
本文从遗传算法的起源谈起，论述了遗传算法的基本思想和基本原理，并对其性能和收敛性进行了分析，最后还介绍了几种改进的遗传算法及其在求解旅行商问题（TSP）方面的应用。
Genetic algorithm ( Genetic, Algorithm, GA ) is a kind of biological natural selection and genetic mechanism of the random search algorithm, its main characteristic is the group searching strategy and individual in the colony between the exchange of information, search does not rely on gradient information. It is especially suitable for the processing of traditional search method to solve the complex and nonlinear problems, can be widely used in combinatorial optimization, machine learning, adaptive control, planning design and artificial life etc.. This article from the origin of the genetic algorithm, the genetic algorithm basic thought and basic principle, and its performance and convergence are analyzed, finally introduces several improved genetic algorithm for solving the traveling salesman problem ( TSP ) with respect to the application.关键词：遗传算法；搜索算法；TSP；遗传算法收敛性Key words: genetic algorithm; search algorithm; TSP; genetic algorithm convergence1 引言在自然界中，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
遗传算法的综述
１ 遗传算法 的基本原理
在自 然界 中 ．由于 同一个生物群体 中各个体之间也存在差异 ． 且 对所处环境有 的适应和生存能力也参差不齐 ． 遵照进化论所提 出的 自 然 界生物进化 的基本原则 ： 适者生存 、 优胜劣汰 ． 自然界将淘汰那些适 应能力较差 的个体 但是通过交配继承了父本优 秀的染 色体和遗传基 图１ 遗传算法 的运行过程示意图 因的 ． 或者通过 染色体核基 因的重新组合产生的生物的生命力往往会 更 强， 适 应能力 也更强 。在 自然界 中， 基 因会发生突变 ， 染 色体核基 因 ２ 遗传算法 的特点 的重组是无法控制 的， 但这种无法控制的 ． 小概率的变异 ， 也可能产生 新基 因和生命力更 强的新个体 。在此基础上 。 遗传算法真实 的模拟 自 遗传算法继 承了进化计算 的特征之外 ， 也有其 自 身 的特点 ： 然界生物进化机制进行对 问题 的最优化搜索 。 遗传算法是建立在 自 然 （ １ ） 遗传 算法不是直接 作用在参数变量集 上 ， 而是在求解 问题 的 选择 和种群遗传学基础上 的随机迭代和进化 ． 具有广泛适用性 的搜索 决定因素和控制参数 的编码（ 即染色体 的 ０ 、 １ 编码） 上进行操作 ， 从中 方法 ． 同时具有很强 的全局优化搜索能力。 对于某个 给定 的优化 问题 ， 找到适应值较高 的子 串。而且遗传算法不受 约束条件 的限制 。 目标 函数 为： （ ２ １ 遗传算 法并不是从 单个 点出发执行算法 ． 而是从一个点 的群 日＿ 厂 （ ｘ， Ｙ， ｚ ……） （ Ｘ， Ｙ， Ｚ ……） ∈ｎ Ｈ ∈Ｒ 体开始 ． 这样就可 以提高算 法的效率和程序 的运行速率 ． 也大 大减少 要求 （ Ｘ ｏ ， Ｙ 。 ， Ｚ 。 ） 使得 为极 大值和极小 值 ， 以适 应优化 的需要 。 了陷入局部最优解 的可能性 此外 ， ｎ是 （ ｘ ， Ｙ ， ｚ ……） 的定义域 ， 为实数 ， ， 为解空 间（ Ｘ ， Ｙ ， Ｚ ……） （ ３ ） 遗 传算法利用 了适 应值的信息 ． 适应值 是根据不 同问题 设计 ｅ Ｑ 到实数 域 Ｈ∈ Ｒ的一种映射 。 遗传算法要根据 目标 函数 日设定一 所 得， 针对 的是这个 问题 。 从而减少了其他辅 助信息 的导入 ， 即只需要 个适应性 函数 ｒ ’ 用 以判断某个样本的优劣程度 。 遗传算法 的基本 步骤 对象函数 和编码 串。因此 ， 遗传算法几乎可以处理任何 问题 。 如下 ： （ ４ ） 遗传算法利用概率转移规则 ， 而不是确定性 的规定 。 遗传算法 （ １ ） 编码 ： 定义 问题 的解空间到染色体编码空间的映射 ， 一般是用 采用 的概率仅仅是作为一种 工具来引导其搜索 过程朝着搜索空 间的 二进制将解 空间编码成 由 ０ 和 １ 组成的有限长度字符 串。 一般一个候 更优化 的解 区域移动 选解 （ 个 体） 用一 串符号表示 。 （ ５ ） 遗传 算法在搜索 过程中不容易 陷入局 部最优 ， 即使在所 定义 （ ２ ） 初始化种群 ： 在一定的 限制条件下初始化种群 ， 该种群 的解空 的适应 度函数是 不连续 的非规则的或有噪声的情 况下 ． 也能以很 大的 间的一个子空间 算法将从 初始化种 群开始模拟优胜 劣汰的选择过 概率找到全局最优解 程． 最后选择 出优 秀的群体和个体 。 （ ６ ） 遗 传算法采用 自 然 进化机制来表现 现实复杂 的现象 ， 能够快 （ ３ ） 设计适应度 函数 ： 将种群 中的每一个染色 体解 码成适 于计算 速可靠地解决非 常困难 的问题 机适应度 函数 的形式 ． 并计算其数值 。设计适应度 函数 的主要方 法是 （ ７ ） 遗传算法具有 固有 的并行性 ． 具有并行计算 的能力 。 将 问题 的 目 标 函数转换成合适 的适应度 函数 。 （ ８ ） 遗 传算法具有可扩展性 ． 易于同别的技术混合 、 结合使用 。 （ ４ ） 选择 ： 根据适应 度大小选 择优 秀个体繁 殖下 一代 ， 适 应度 越 高， 则被 选中的概率也越大 。 选择是遗传算法的关键 ， 它体现了 自然界 ３ 遗传 算法的应 用 中适者生存的思 想 遗传算法是 多学科结合与渗透 的产 物 ．已经发展成 为一种 自组 （ ５ ） 交叉 ： 随机选择两个用 于繁殖下一代 的个体 的相 同位置 ， 在选 织 、 自适应 的综合技术 其提供 了一种解决复杂系统优化问题的通用 中的位置进行交换 框架 ， 但不 是没用 固定 的方法 ． 它不依赖于问题的具体领域 。 所以广泛 （ ６ ） 变异 ： 对某个 串中的某一位进行取反操作。 变异模 拟了 自然界 应用于很 多学科 中偶然基 因突变现象 ３ ． １ 函数优化 从步骤 四开 始重复进行 ． 知道满足某一性能指标或者规定 的遗传 函数优化是 遗传算法 的一个经典应用领域 ． 也是对遗传算法进行 代数 。 性能评 价的常用算例 很多学者构造出了各种各样 的复杂形式的测试 步骤 １ 、 ２和 ３ 是实际应用 中关键 ， 步骤 ４ 、 ５ 和６ 进行 三种基 本基 函数 ， 有连续函数也有离散 函数 ． 有凸函数也有凹函数 。 有确定函数也 因操作 。对新生成一代群体进行重复评价 、 选择 、 交叉和变异 ， 如此循 有随机 函数， 有单峰值 函数也有多峰值函数等 用这些几 何性 质各具 环往 复 ．使得群体 中最优个 体的适应度 和群体的平均适 应度不断提 特 色的函数来评价遗传算法的性能 ， 更能反映算法 的本 质效果 而对 高． 直 到最优个体 的适应度达 到某个界限或者最优个体 的适应度 和平 于一些非线性 、 多模型 、 多 目标的函数优化问题 ， 用其他优 化方 法较难 均适应度不能再提高 求解 ． 而遗传算法却可以方便地得到较好 的结果 ３ ． ２ 组合优化 （ 下转第 ３ ６页 ）
遗传算法综述word版
遗传算法综述太原理工大学刘晶学号：s2*******摘要：遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优的方案。
遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，有着广泛的应用前景。
关键词：遗传算法数学模型优点流程一，概述。
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。
美国Michigan 大学的Holland 教授及其学生受到生物模拟技术的启发，创造了一种基于生物遗传和进化机制的适应于复杂系统优化的自适应概率优化技术———遗传算法。
二，基本遗传算法的数学模型。
基本遗传算法可表示为：SGA=（C，E，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T）式中，C为个体的编码方法；E 为个体适应度评价函数；P0 为初始种群；M为种群大小；Φ为选择算子；Γ为交叉算子；Ψ为变异算子；T为遗传运算终止条件。
三，遗传算法的优点。
3.1 对可行解的广泛性表示。
遗传算法的处理对象不是参数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。
次编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。
（1）通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或自动机的结构或参数加以优化。
（2）通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识库的精炼而达到高质量的机器学习目的。
（3）通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最佳决策树。
（4）通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而通过对操作序列的处理，可自动构造的顺序控制系统。
3.2 群体搜索特性。
许多传统的搜索方法都是单点搜索，这种点对点的搜索方法，对于多峰分布的搜索空间常常会陷于局部的某个单峰的极值点，相反，遗传算法采用的是同时处理群体中多个个体的方法。
3.3 不需要辅助信息。
遗传算法
遗传算法在人工智能领域具有重要的意义，它提供了一种模拟人类自然选择和遗传 学原理的优化搜索方法，为解决复杂问题提供了新的思路。
02
遗传算法基础概念
染色体与基因表示
染色体
在遗传算法中，染色体是用来表 示问题解决方案的一种编码方式 ，通常是一个字符串或数字数组
。
基因
基因是染色体的基本组成单位，表 示问题解决方案中的特定特征或参 数。
编码方式
根据问题的性质，可以选择二进制 编码、实数编码、排列编码等不同 的编码方式来表示染色体和基因。
适应度函数设计
适应度函数
用来评价染色体优劣的函数，通常根据问题的目标函数来设计。适 应度值较高的染色体在遗传过程中有更大的概率被保留和传承。
函数优化问题求解
求解非线性、非凸函数优化问题
遗传算法通过模拟生物进化过程，能够在复杂的搜索空间中找到全局最优解或近似最优解，特别 适用于求解非线性、非凸函数优化问题。
处理多峰值函数优化
遗传算法具有隐式并行性和全局搜索能力，能够同时搜索多个峰值，并找到全局最优解所在的区 域。
约束处理机制
针对约束优化问题，遗传算法可以通过罚函数法、修复法、解码法等机制处理约束条件，将约束 问题转化为无约束问题进行求解。
并行遗传算法
通过并行计算技术，将遗传算法的搜索过程分配到多个处理单元 上同时进行，显著提高了算法的运行速度和求解效率。
分布式遗传算法
在分布式系统中实现遗传算法，可以利用多台计算机的资源进行协 同优化，扩大了算法的搜索范围和应用领域。
云计算与遗传算法的结合
云计算平台为遗传算法提供了强大的计算能力和存储资源，使得处 理大规模优化问题成为可能。
(完整版)遗传算法简介及代码详解
遗传算法简述及代码详解声明：本文内容整理自网络，认为原作者同意转载，如有冒犯请联系我。
遗传算法基本内容遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。
遗传学与遗传算法中的基础术语比较染色体：又可以叫做基因型个体(individuals)群体/种群(population)：一定数量的个体组成，及一定数量的染色体组成，群体中个体的数量叫做群体大小。
初始群体：若干染色体的集合，即解的规模，如30，50等，认为是随机选取的数据集合。
适应度(fitness)：各个个体对环境的适应程度优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码/译码，因为优化后要进行评价（此时得到的解是否较之前解优越），所以要返回问题空间，故要进行解码。
SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；如果直接生成二进制初始种群，则不必有编码过程，但要求解码时将染色体解码到问题可行域内。
遗传算法的准备工作:1) 数据转换操作，包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。
前者是把求解空间中的参数转化成遗传空间中的染色体或者个体(encoding)，后者是它的逆操作(decoding)2) 确定适应度计算函数，可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度，该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。
非常重要的过程。
遗传算法基本过程为:1) 编码，创建初始群体2) 群体中个体适应度计算3) 评估适应度4) 根据适应度选择个体5) 被选择个体进行交叉繁殖6) 在繁殖的过程中引入变异机制7) 繁殖出新的群体，回到第二步实例一：（建议先看实例二）求 []30,0∈x 范围内的()210-=x y 的最小值1) 编码算法选择为"将x 转化为2进制的串"，串的长度为5位（串的长度根据解的精度设 定，串长度越长解得精度越高）。
基因算法 文献综述
文献综述1遗传算法的起源当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
1967年，Holland的学生在博士论文中首次提出“遗传算法”（Genetic Algorithms）一词。
此后，Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。
1971年，R.B.Hollstien在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化。
1975年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》（Adaptation in Natural and Artificial Systems），这是第一本系统论述遗传算法的专著，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。
Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论（schema theory）。
该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得并行性的重要性。
同年，K.A.De Jong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》（An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive System）。
该论文所做的研究工作，可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为，他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。
尽管De Jong和Hollstien 一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。
可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论，迄今仍具有普遍的指导意义。
进入八十年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
遗传算法简述
解 (1) 设定种群规模,编码染色体，产生初始
种群。
将种群规模设定为4；用5位二进制数编码 染色体；取下列个体组成初始种群S1:
s1= 13 (01101), s2= 24 (11000) s3= 8 (01000), s4= 19 (10011) (2) 定义适应度函数, 取适应度函数：f (x)=x2
染色体 适应度 选择概率 积累概率 选中次数
s1=01101 169
0.14
0.14
1
s2=11000 576
0.49
0.63
2
s3=01000
64
0.06
0.69
0
s4=10011 361
0.31
1.00
1
于是，经复制得群体：
s1’ =11000（24）, s2’ =01101（13） s3’ =11000（24）, s4’ =10011（19）
例如： 个体
染色体
9 ---- 1001 （2，5，6）---- 010 101 110
4. 遗传操作
亦称遗传算子(genetic operator)，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)
1.2 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
终止 ? 选择-复制
交叉 变异 生成新一代种群
结束
算法中的一些控制参数：
■ 种群规模 ■ 最大换代数 ■ 交叉率(crossover rate)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(mutation rate)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。
遗传算法简介
遗传算法简介遗传算法英文全称是Genetic Algorithm，是在1975年的时候，由美国科学家J.Holland从生物界的进化规律之中发现并且提出来的，借助适者生存，优胜劣汰的自然科学规律运用到科学的训练方法之中，对于对象直接进行操作的一种算法。
并且，遗传算法作为一种搜索的方法，已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法，很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优化控制问题。
非常多的运用到了生产的方方面面。
可以说遗传算法的研究已经取得了巨大的成功。
2.1.1染色体在具体的使用遗传算法的时候，一般是需要把实际之中的问题进行编码，使之成为一些具有实际意义的码子。
这些码子构成的固定不变的结构字符串通常被叫做染色体。
跟生物学之中一样的，具体的染色体中的每一个字符符号就是一个基因。
总的固定不变的结构字符串的长度称之为染色体长度，每个具体的染色体求解出来就是具体问题之中的一个实际问题的解。
2.1.2群体具体的实际之中的问题的染色体的总数我们称之为群体，群体的具体的解就是实际之中的问题的解的集合。
2.1.3适应度在对于所有的染色体进行具体的编码之后，具体的一条染色体对应着一个实际的数值解，而每个实际的数值解对应着一个相对应的函数，这个函数就是适应度指标，也就是我们数学模型之中常说的目标函数。
2.1.4遗传操作说到遗传算法，不得不提的是遗传算法之中的遗传问题，具体进行遗传的时候有如下操作：1、选择：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体作为双亲，按照一定的概率直接遗传到下一代。
2、交叉：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体A、B作为双亲，用A、B作为双亲进行生物学之中的交叉操作，遗传到下一代。
3、变异从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择一个染色体进行去某一个字符进行反转。
遗传算法综述
遗传算法综述史俊杰摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。
本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。
进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。
关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络1.遗传算法的起源遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。
在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。
这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。
2.遗传算法的发展过程从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。
在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。
1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。
进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。
进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要：遗传算法(genetic algorithms，GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。
遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的重要技术之一。
本文通过对相关论文的查阅和整理，对遗传算法的研究现状和发展趋势进行了综述并谈论了一些自己的看法。
关键词：遗传算法研究现状发展趋势引言：遗传算法是模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，由美国Michigan大学的Holland教授于1969年提出，后经DeJong、Goldberg 等人归纳总结，形成一种新的全局优化搜索算法[1]。
遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。
1、遗传算法的基本原理与传统搜索算法不同, 遗传算法从一组随机产生的初始解,称为群体, 开始搜索过程。
群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体。
这些染色体在后续迭代中不断进化, 称为遗传。
遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现。
交叉或变异运算生成下一代染色体, 称为后代。
染色体的好坏用适应度来衡量。
根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体, 作为下一代群体, 再继续进化, 这样经过若干代之后, 算法收敛于最好的染色体, 它很可能就是问题的最优解或次优解。
“遗传算法中使用适应度这个概念来度量群体中的各个个体的在优化计算中有可能到达最优解的优良程度。
度量个体适应度的函数称为适应度函数。
适应度函数的定义一般与具体求解问题有关”[2]。
遗传算法包含两个数据转换操作，一个是从表现型到基因型的转换，将搜索空间的参数或解转换成遗传空间中的染色体或个体，这个过程称为编码（coding）。
另一个是从基因型到表现型的转换，即将个体转化成搜索空间中的参数，这个过程称为译码（decode）。
遗传算法综述
δ(H ) : H 的定义长度;
0 (H ) : H 的阶。
先考虑选择的效果。 在SGA , 选择标准是采用按适应度大小比例的原则, 因此, 第i个体经选择算子的作用在下一代继续存在的个数的期望值为n (f iö ∑f ) , 注意到
则
上述等式表明, 选择算子的作用将使适应度高于(低于) 平均水平的型式在代代相传时增大(减小) 其容量, 从而提高群体的质素。现在分析交换算子的作用。 若不进行交换或虽交换但交叉点落在型式最左、右两端确定字符所处位置之外, 该型式在下一代显然能被保留。 于是, 型式H 在下一代得以继续存在的
四、遗传算法技术
1.混合遗传算法
然而，单用简单的遗传算法在许多情况下不是十分有效，容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差等问题，于是提出了多种混合算法。例如，Ackley 推荐的遗传爬山法；Mathefoud 提出的遗传模拟退火算法；采用遗传算法中增加局部改善运算等等。混合遗传算法的基本思想是：对于每个新产生的后代在其进入下一代群体之前应用局部优化技术(如爬山法、模拟退火算法等)，使之移动到最近的局部最优点。在混合遗传算法中，运用启发式方法作局部优化，采用遗传算法作全局最优点的探索。由于遗传算法与传统优化方法的互补性，混合遗传算法通常比单一算法优越。
（1）个体适应度评价的并行性 个体适应度的评价或计算在遗传算法的运行过程中所占用的运行时间比较长。通过对个体适应度并行计算方法的研究可找到并行评价个体适应度的算法。
（2）整个群体中各个个体的适应度评价和并行性群体中各个个体适应度之间无相互依赖关系，这样各个个体的适应度计算过程就可以相互独立、并行地进行。即不同个体的适应度计算可以在不同的处理机上同时进行。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要遗传算法是通过模拟大自然中自然进化的过程并遵循遗传机制来求解问题的最优解的算法。
本文介绍了遗传算法的发展史，并对算法过程中编码方式、适应度函数选择、选择策略、遗传算子处理、参数控制进行了详尽探讨。
关键词：遗传算法；编码；适应度函数；选择策略；遗传算子一、引言遗传算法是在20世纪80年代迅速发展起来的一种随机搜索与优化算法，近年其成功的应用于工业、经济管理、交通运输等不同领域[1]，应用前景广泛，本文将从其起源，发展，重要人物，重要文章开始讨论，重点探讨算法过程中的一些关键步骤中的问题。
二、遗传算法的起源和发展分支遗传算法是通过模拟大自然中自然进化的过程并遵循遗传机制来求解问题的最优解的算法。
其核心的进化思想要追溯到Darwin的进化论与Mendel的遗传学说。
Darwin提出了“物竞天择，适者生存”，生物的遗传使得父代性状可以传至子代，而交叉，变异则产生新基因，为自然选择提供了丰富的原材料。
Mendel 则提出了分离率和自由组合率，奠定了现代遗传学的基础。
遗传算法是由密西根大学的Holland教授和他的学生在二十世纪六十年代对细胞自动机进行研究时率先提出的，并在1975年出版了《Adaptation in Natural and Artificial Systems》[2]。
以后，Holland将该算法加以推广。
其后，遗传算法不断在许多领域得到应用，算法本身也越来越成熟。
在20世纪80年代，在美国召开了第一届国际遗传算法会议，遗传算法迎来了其蓬勃发展时期，随着计算机计算能力的发展与实际需求的增多，遗传算法也更加广泛的在许多领域得到应用。
比如机器智能设计和机器人学习、计算机自动设计、系统优化设计、生产调度、时间表安排等等[1]。
正是由于其在许多重要领域获得了成功，因此受到了普遍关注并成为一个热门研究领域。
三、遗传算法发展中的重要人物与经典文章遗传算法是从Holland开始逐渐为世人所熟悉，其提出了模式定理[2]，而他的《Adaptation in Natural and Artificial Systems》也成了一部经典之作。
遗传算法综述
遗传算法综述刘珺（湘潭大学材料与光电物理学院2009级物理学二班 2009700206）摘要：遗传算法近年来广泛应用于计算机及自动化领域。
本文介绍了遗传算法的起源、发展简史和研究现状，对遗传算法的基本原理和编码问题进行了阐述，介绍了其特点，最后对其发展方向进行了分析和展望。
关键词：遗传算法；编码；并行；进化1 引言遗传算法(Genetic Algorithms 简称GA) 是模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型, 是由Michigan大学Holland教授于1975年首次提出的。
这是一种新的全局优化搜索算法, 因其简单通用, 鲁棒性强, 适于并行处理, 已广泛应用于计算机科学、优化调度、运输问题、组合优化等领域。
2 遗传算法的起源与发展遗传算法来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。
其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
早在上个世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。
进入60年代后，美国密歇根大学的Holland教授在对细胞自动机（英文：cellular automata）进行研究时率先提出, 并于1975年出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，约翰•霍兰德教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
在二十世纪八十年代中期之前，对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面，直到在伊利诺伊大学召开了第一届世界遗传算法大会，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高。
遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
遗传算法总结
遗传算法总结简介遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化过程中的遗传机制和自然选择原理的优化方法。
它模拟了自然界的进化过程，通过对问题空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化解的过程。
遗传算法被广泛应用于解决各种优化、搜索和机器学习问题。
基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题空间中的最优解。
其主要步骤包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和确定终止条件等。
1.初始化种群：遗传算法的第一步是生成一个初始种群，其中每个个体代表一个可能的解。
个体的编码可以使用二进制、整数或实数等形式，具体根据问题的特点而定。
2.选择操作：选择操作通过根据适应度函数对种群中的个体进行评估和排序，选择较优的个体作为下一代种群的父代。
通常采用轮盘赌选择、竞争选择等方法来进行选择。
3.交叉操作：交叉操作模拟了生物遗传中的交配过程。
从父代个体中选择一对个体，通过交叉染色体的某个位置，生成下一代个体。
交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式进行。
4.变异操作：变异操作引入了种群中的一定程度的随机性，通过改变个体的染色体或基因，以增加种群的多样性。
变异操作可以是位变异、部分反转、插入删除等方式进行。
5.确定终止条件：遗传算法会循环执行选择、交叉和变异操作，直到满足一定的终止条件。
常见的终止条件有达到最大迭代次数、找到最优解或达到计算时间限制等。
优点和局限性优点•遗传算法可以在大规模问题空间中进行全局搜索，不受问题的线性性和连续性限制。
它适用于解决多目标和多约束问题。
•遗传算法具有自适应性和学习能力，通过不断的进化和优胜劣汰过程，可以逐步收敛到最优解。
•遗传算法易于实现和理解，可以直观地表示问题和解决方案。
局限性•遗传算法需要选择合适的编码方式和适应度函数，以及调整交叉和变异的概率等参数。
这些参数的选择对算法的性能和结果有较大影响，需要经验和调整。
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1) 20世 纪60年代， John Holland教授和他的数位博士受 到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工 遗传算法。 1962年John Holland提 出 了 利 用 群 体 进 化 模 拟 适 应性系统的思想，引进了群体、适应值、选择，变异、交 叉等基本概念。
对于上述问题可以通过引入适应度函数定标技术来加
快收敛速度和跳出局部最优点。针对第一种情况，我们可
以通过缩小相应的适应度函数值降低超常个体的竞争力；
对于第二种情况，我们可以放大相应的适应度函数值以拉
开个体之间的差距，提高个体间的竞争力。对适应值进行
定标就是通过变换改变原适应值间的比例关系，常用的比
例变换有线性变换、乘幂变换和指数变换等。
6) 1992年 ， John R.Koza出 版 了 专 著 《 遗 传 编 程 》
* 华中科技大学在读博士
（ Genetic Programming） ， 提 出 了 遗 传 编 程 的 概 念 ， 并 成 功地把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号 处理等方面。
随着遗传算法的不断深入和发展，关于遗传算法的国 际学术活动越来越多，遗传算法已成为一个多学科、多领 域的重要研究方向。
5 遗传算法存在的问题及相应的改进措施
1) 编码表示 Holland在 运 用 模 式 定 理 分 析 编 码 机 制 时 ， 建 议 使 用 二 进 制 编码，但二进制编码不能直接反映问题的固有结构，精度 不高，个体长度大，占用计算机内存多。解决这个问题的 措施有：
① 动 态 编 码 (dynamic encoding)GA是 当 算 法 收 敛 到 某 局部最优时增加搜索的精度，从而使得在全局最优点附近 可以进行更精确的搜索，增加精度的办法是在保持串长不 变的前提下减小搜索区域。
坏 的 标 准 ， 是 自 然 选种群中个体适应渡的计算与评价 择的唯一标准，选择
的好坏直接影响算法
物种选择
的优劣。选择的不好 容易引起两种不利于
杂交
优化的现象： ① 异常个体种现
象常出现在小规模群 体中。在遗传进化的
图1 遗传算法的结构图
早期，一些超常个体的适应度很大，在群体中占有很大的
1) 参 数 编 码 ： 遗 传 算 法 一 般 不 直 接 处 理 问 题 空 间 的 参 数而是将待优化的参数集进行编码，一般总是用二进制将 参数集编码成由 0或 1组成的有限长度的字符串。
2
洛阳工业高等专科学校学报
第 13卷
2) 初 始 种 群 的 生 成 ： 随 机 地 产 生 n个 个 体 组 成 一 个 群 体，该群体代表一些可能解的集合。GA的 任 务 是 从 这 些 群 体出发，模拟进化过程进行择优汰劣，最后得出优秀的群 体和个体，满足优化的要求。
5) 杂 交 (交 叉 )：对于选中的用于繁殖的每一对个体，随 机 地 选 择 同 一 整 数n， 将 双 亲 的 基 因 码 链 在 此 位 置 相 互 交 换。交叉体现了自然界中信息交换的思想。
6) 变 异 ： 按 一 定 的 概 率 从 群 体 中 选 择 若 干 个 个 体 。 对 于选中的个体，随机选择某一位进行取反操作。变异模拟 了生物进化过程中的偶然基因突变现象。对产生的新一代 群体进行重新评价、选择、杂交和变异。如此循环往复， 使群体中最优个体的适应度和平均适应度不断提高，直至 最优个体的适应度达到某一界限或最优个体的适应度和平 均 适 应 度 值 不 再 提 高 ， 则 迭 代 过 程 收 敛 ， 算 法 结 束 。 GA的 搜索能力主要是由选择和杂交赋予的，变异算子则保证了 算法能搜索到问题解空间的每一点，从而使算法达到全局 最优。
3) 适 应 度 函 数 的 设 计 ： 遗 传 算 法 在 运 行 中 基 本 上 不 需 要外部信息，只需依据适应度函数来控制种群的更新。根 据适应度函数对群体中的每个个体计算其适应度，为群体 进化的选择提供依据。设计适应度函数的主要方法是把问 题的目标函数转换成合适的适应度函数。
4) 选 择(复制 )：按一定概率从群体中选择M对 个 体 ， 作 为双亲用于繁殖后代，产生新的个体加入下一代群体。即 适应于生存环境的优良个体将有更多繁殖后代的机会，从 而使优良特性得以遗传。选择是遗传算法的关键，它体现 了自然界中适者生存的思想。
Vol.13 No.1
第13卷Mar. 2003 2003
Summary of Genetic Algorithms
CHEN Wen-qing
(Hua Zhong University of science & technology , Wuhan 471023, China) Abstract: This article review the short history of GAϒ s development and simply expatiate the basic principle and characteristics on GA. The author point out GAϒ s limitation and improving measures and give a simple discussion about the GAϒ s application Key words: GA; Machine learning; Fitness; Function
制的选择如 (λ+μ)选择等等。
4) 控制参数
控制参数一般有群体大小、交换概率、变异概率等，
这些参数对遗传算法性能影响较大。在标准的遗传算法中
采用经验进行估计，这将带来很大的盲目性而影响算法的
全局最优性和收敛性，人们意识到这些参数应该随着遗传
进 化 而 自 适 应 变 化 。 基 于 这 一 观 点 ， Davis提 出 自 适 应 算 子
3) 遗 传 算 法 是 一 种 自 适 应 搜 索 技 术 ， 其 选 择 、 交 叉 、 变异等运算都是以一种概率方式来进行，从而增加了搜索 过程的灵活性，同时能以很大的概率收敛于最优解，具有 较好的全局优化求解能力。
4) 遗 传 算 法 直 接 以 目 标 函 数 值 为 搜 索 信 息 ， 对 函 数 的 性态无要求，具有较好的普适性和易扩充性；同时，我们 可以把搜索范围集中到适应度较高的部分搜索空间中，从 而提高了搜索效率。
5) 遗 传 算 法 的 基 本 思 想 简 单 ， 运 行 方 式 和 实 现 步 骤 规 范，便于具体使用。
4 遗传算法的基本原理
遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上 的随机迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法，具有很 强的全局优化搜索能力。它模拟了自然选择和自然遗传过 程中发生的繁殖、交配和变异现象，根据适者生存、优胜 劣汰的自然法则，利用遗传算子(选择、交叉和变异)逐代产 生优选个体 (即候选解 )， 最 终 搜 索 到 较 优 的 个 体 。 经 典 遗 传 算 法 的 计 算 流 程 如 图 1所 示 。 从 图 中 可 以 看 出 ， 遗 传 算 法 是 一种种群型操作，该操作以种群中的所有个体为对象。具 体求解步骤如下：
在的问题及相应的改进措施；讨论了遗传算法在实际中的应用。 关键词：遗传算法；机器学习；适应度；函数
中 图 分 类 号 ： TP301.6
文献标识码：A
文章编号： 1008-8814(2003)01-0001-02
1引 言
遗 传 算 法 (Genetic Algorithms 简 称 GA ) 是 由 美 国 Michigan大学的 John Holland教授创建的。它来源于达尔文 的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学 说。其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形 成的一种过程搜索最优解的算法。其特点是几乎不需要所 求问题的任何信息而仅需要目标函数的信息，不受搜索空 间是否连续或可微的限制就可找到最优解。依据它的并行 性，非常适用于大规模并行计算机。因此，遗传算法广泛 的应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智 能故障诊断、管理科学和社会科学领域，适用于解决复杂 的非线性和多维空间寻优问题。
第 13卷 第 1期 2003年 3月
洛阳工业高等专科学校学报 Journal of Luoyang Technology College
Vol.13 No.1 Mar. 2003
遗传算法综述
陈 文 清*
（华中科技大学水电与数字化工程学院 武 汉 430074）
摘 要：回顾了遗传算法的发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述；进一步指出了遗传算法存
3) 选择策略
优胜劣汰的选择机制使得适应值大的个体有较大的存
活机会，不同的选择策略对算法性能有较大的影响。轮盘
赌法是使用最多的选择策略，但这种策略可能会产生较大
的抽样误差，于是对此提出了很多的改进方法，如繁殖池
选 择 、 Boltzmann选 择 、 非 线 性 排 名 选 择 、 基 于 局 部 竞 争 机
②对于问题的变量是实向量的情形，可以直接采用实 数进行编码，这样可以直接在解的表现型上进行遗传操 作，从而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加算 法的搜索能力。
③ 复数编码的 GA是 为 了 描 述 和 解 决 二 维 问 题 ， 基 因 用 x+yi表 示 ， 其 还 可 以 推 广 到 多 维 问 题 的 描 述 中 。
比例，这些异常个体因竞争力太突出而控制了选择过程，
结果使得算法过早收敛。
②个体差距不大，引起搜索成为随机漫游。当群体中
个体的适应度差别不大，个体间竞争力减弱，特别是平均适
应度以接近最佳适应度时，最佳个体与其他许多个体在选择
过程中就会有大体相等的选择机会，从而使有目标的优化搜
索过程变成无目标的随机漫游，影响求得全面最优解。
概率方法，即用自适应机制把算子概率与算子产生的个体