遗传算法与蚂蚁算法的融合
动态蚁群遗传混合算法1
动态蚁群遗传混合算法的研究及应用 （河北工程学院，河北邯郸056038） 摘要：蚁群算法是一种源于大自然生物世界的仿生类算法，该算法采用分布式并行计算和正反馈机制。易于与其他方法结合，具有很强的鲁棒性和适应性，但存在搜素时间长、易陷入局部最优解的缺点。为了克服这一缺点, 文中给出一种新的蚁群算法——动态蚂蚁遗传混合算法。在基本蚁群算法中引入变异机制, 采用最佳融合点评估策略来交叉地调用两种算法。动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机，并设计了相应的信息素更新方法，有效减少了算法的冗余迭代次数，提高了搜索速度,同时引入迭代调整阈值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模，加快了种群进化速度，从而更快地找到最优解。该法具有较快的收敛速度，节省计算时间，实验结果表明该方法是行之有效的。 关键词：蚁群算法; TSP问题; 遗传算法; 动态蚂蚁遗传混合算法 1 引言 蚁群算法 (Ant Colony Algorithms，ACO）又称蚂蚁算法。是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。蚂蚁在寻找食物时，总是能找到较短的路径。受到蚁群系统信息共享机制的启发，意大利学者Macro Dorigo于1992年在他的博士论文中首次系统提出了蚁群算法，并成功地将该算法应用到求解旅行商问题（TSP)和二次分配问题（QAP)中。取得了一系列较好的实验结果。解决一些实际问题也有很好的效果。但蚁群算法同其它生物进化算法一样存在过早收敛易陷入局部极小值等问题。结合其它优化算法形成混合蚁群算法是克服这些缺点的有效手段。遗传算法(genetic algorithm，GA)以决策变量的编码作为运算对象，在优化过程中借鉴生物学中染色体和基因的概念，模拟自然界中生物和遗传进化等机理，通过个体适应度来进行概率选择操作，通过交叉变异产生新的个体，从而遗传算法具有较强的全局性。 为克服蚁群算法搜索速度慢、易陷入局部最优等缺点。本文提出了一种新的动态蚁群遗传混合算法(Dynamic Ant Algorithm -Genetic Algorithm，DAAGA)。该算法采用最佳融合点评估策略来交叉地调用两种算法，其框架是用蚂蚁算法的解作为遗传操作的种子，每当种
遗传算法与模糊逻辑的双向集成
收稿日期：!"""#$"#!% 基金基目：国家自然科学基金（批准号：&"%%’$’"）和国家“(&) ”计划资助项目。作者简介：王磊，男，!"%’年生，博士生，主要研究方向为进化算法、数据挖掘和*+, -.网络等。遗传算法与模糊逻辑的双向集成 王 磊，陈 莉，焦李成 （西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，陕西西安%!$$%! ）摘 要：简要介绍了模糊逻辑和遗传算法相互结合的途径与 方法，并提出了一些其中有可能出现的问题。文章认为二者在很多方面具有互补性，可以进行广泛而深度地结合：一方面可以用模糊控制规则来提高遗传算法的性能，克服未成熟收敛等现象：另一方面，应用遗传算法可以有助于模糊逻辑的数据库、规则库和知识库的设计与构造。关键词：遗传算法；模糊逻辑；双向集成中图分类号：/0!()*(!12&文献标识码：3 引言 众所周知，模糊逻辑（4566,789:;#47）可以看成是经典逻辑系统的延伸和拓展，它为处理那些含糊不清和不确定情况下的知识表达问题提供了有效的理论框架。模糊逻辑的推理方式，顾名思义，是一种近似而非精确的的并且是隐念的逻辑推理方式。它的提出来源于大多数人类自然的思维与推理方法，特别是那些简明通用、带有自然属性的一些方法。一般而言，可以从两个不同的角度来理解模糊 逻辑所蕴涵的意义［’］：其一为狭义解释（47< ），它把模糊逻辑基本上看成一种近似的逻辑推理方式；其二是广义解释（47=），即模糊逻辑是对模糊集理论的一种拓展。比如在对处理对象的分类上，一类成员与另一类成员之间的界限是模糊而非鲜明的，或者说成员向非成员的转化是一种循序渐进的、逐步完成的过程。在这一领域中，模糊逻辑控制器（4566,789 :;>8B ）被视为一种基于知识的系统并被广泛且成功地应用于各种领域［)］。这种知识就是通过模糊规则和模糊隶属函数的形 式，以人类的知识而建立起来的知识库系统［C ］。 另一方面，遗传算法（D -<-?:;3A 98@:?E F#D 3）是建立在达尔文生物进化论基础上的一种优化算法，它借鉴并模拟了生物界自然选择和自然遗传过 程中繁殖，交配和物种突变等现象 ［1］。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，而且是一种具有“生成G 检测”（D -<-@+?:8<#+
MATLAB实验遗传算法和优化设计
实验六 遗传算法与优化设计 一、实验目的 1. 了解遗传算法的基本原理和基本操作（选择、交叉、变异）； 2. 学习使用Matlab 中的遗传算法工具箱(gatool)来解决优化设计问题； 二、实验原理及遗传算法工具箱介绍 1. 一个优化设计例子 图1所示是用于传输微波信号的微带线(电极)的横截面结构示意图，上下两根黑条分别代表上电极和下电极，一般下电极接地，上电极接输入信号，电极之间是介质(如空气，陶瓷等)。微带电极的结构参数如图所示，W 、t 分别是上电极的宽度和厚度，D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时，由于趋肤效应，微带线中的电流集中在电极的表面，会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论，高频工作状态下（假定信号频率1GHz ），电极的欧姆损耗可以写成（简单起见，不考虑电极厚度造成电极宽度的增加）： 图1 微带线横截面结构以及场分布示意图 {} 28.6821ln 5020.942ln 20.942S W R W D D D t D W D D W W t D W W D e D D παπππ=+++-+++?????? ? ??? ??????????? ??????? (1) 其中πρμ0=S R 为金属的表面电阻率， ρ为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗，通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小，这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有3个：W 、D 、t ，它们组成决策向量[W, D ,t ] T ，待优化函数(,,)W D t α称为目标函数。 上述优化设计问题可以抽象为数学描述： ()()min .. 0,1,2,...,j f X s t g X j p ????≤=? (2)
遗传算法和蚁群算法的比较
全局优化报告 ——遗传算法和蚁群算法的比较 某：X玄玄 学号：3112054023 班级：硕2041
1遗传算法 1.1遗传算法的发展历史 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法。20世纪60年代初期，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性。他认为不仅要研究自适应系统自身，也要研究与之相关的环境。因此，他提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物自然遗传的基本原理，模仿生物自然遗传的基本方法。1967年，他的学生Bagley在博士论文中首次提出了“遗传算法”一词。到70年代初，Holland教授提出了“模式定理”，一般认为是遗传算法的基本定理，从而奠定了遗传算法的基本理论。1975年，Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》，这是第一本系统论述遗传算法的专著。因此，也有人把1975年作为遗传算法的诞生年。 1985年，在美国召开了第一届两年一次的遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法协会。1989年，Holland的学生Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法作了全面而系统的论述。一般认为，这个时期的遗传算法从古典时期发展了现代阶段，这本书则奠定了现代遗传算法的基础。 遗传算法是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基
础上的算法。在进化论中，每一个物种在不断发展的过程中都是越来越适应环境，物种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；否则，就将被淘汰。在遗传学中认为，遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中，并以基因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。基因杂交和基因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。遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的。在求解过程中，遗传算法从一个初始变量群体开始，一代一代地寻找问题的最优解，直到满足收敛判据或预先假定的迭代次数为止。 遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富，已渗透到许多学科，并且几乎在所有的科学和工程问题中都具有应用前景。一些典型的应用领域如下： （1）复杂的非线性最优化问题。对具体多个局部极值的非线性最优化问题，传统的优化方法一般难于找到全局最优解；而遗传算法可以克服这一缺点，找到全局最优解。 （2）复杂的组合优化或整数规划问题。大多数组合优化或整数规划问题属于NP难问题，很难找到有效的求解方法；而遗传算法即特别适合解决这一类问题，能够在可以接受的计算时间内求得满意的近似最优解，如著名的旅行商问题、装箱问题等都可以用遗传算法得到满意的解。
各种融合方法之间的结合对比
现代方法间的集成 遗传算法和模糊理论相结合 模糊理论和神经网络理论相结合 遗传算法和神经网络理论相结合 遗传算法和模糊神经网络相结合 经典方法与现代方法的结合 模糊逻辑和Kalman滤波相结合 小波变换和Kalman滤波相结合 模糊理论和最小二乘法相结合 小波变换和Kalman滤波相结合 在实际中，不同的传感器数据采集系统采集的数据具有不同的分辨率，因而，需要解决多分辨率数据的融合技术和方法，以便更好地利用不同分辨率数据的互补信息，达到更佳的融合效果。Kalman滤波对非平稳信号具有较强的估计能力，能对信号所有的频率成分同时进行处理。同时，小波变换具有高分辨力，对高频分量采用逐渐精细的时域和频域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节。因此，小波变换与Kalman滤波结合可以取得良好的融合效果。 模糊理论和最小二乘法相结合 最小二乘法的准则是选取X 使得估计性能指标(估计误差的平方和)达到最小。它是以误差理论为依据，在诸数据处理方法中，误差最小，精确性最好，并在处理数据过程中不需要知道数据的先验信息。因而，刘建书等人利用模糊理论中的相关性函数对多传感器的相互支持程度进行计算，应用基于最小二乘原理的数据融合方法，对支持程度高的传感器数据进行融合。仿真结果表明：相比同类融合方法，该方法获得的结果具有更高的精度。模糊逻辑和Kalman滤波相结合 经典最优Kalman 滤波理论对动态系统提出了严格的要求，即当观测几何信息和动力学模型及统计信息可靠时，Kalman滤波计算性能较好。但在实践中很难满足这一条件，在使用不精确或错误的模型和噪声统计设计Kalman 滤波器时会导致滤波结果失真，甚至使滤波发散。为了解决此问题，产生了自适应Kalman 滤波。Escamilla，Ambrosio等人提出了一种基于模糊逻辑的自适应Kalman 滤波数据融合算法，该算法使用模糊逻辑调整Q和R 的值使之可以更好地符合协方差的估计值。接着scamilla，Ambrosio PJ等人又将上述算法用来建立集中式、分布式和混合式的自适应Kalman滤波多传感器融合算法。另外，TaftiA D等人还提出了一种可用于实时处理的自适应Kalman 滤波和模糊跟踪数据融合算法。 近年来，模糊Kalman滤波算法在实际中得到了非常广泛的应用，例如：目标跟踪、图像处理以及组合导航等。 遗传算法和神经网络理论相结合 神经网络技术是模拟人类大脑而产生的一种信息处理技术，它使用大量的简单处理单元(即神经元)处理信息，神经元按层次结构的形式组织，每层上的神经元以加权的方式与其他层上的神经元联接，采用并行结构和并行处理机制，因而，网络具有很强的容错
遗传算法——耐心看完-你就掌握了遗传算法【精品毕业设计】(完整版)
遗传算法入门到掌握 读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。 想了很久，应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢？遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。这一章将告诉读者，我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去(如果它没有过早被冻坏的话)。 问题的提出与解决方案 让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。 已知一元函数： 图2-1 现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。函数图像如图2-1所示。 极大值、最大值、局部最优解、全局最优解
在解决上面提出的问题之前我们有必要先澄清几个以后将常常会碰到的概念：极大值、最大值、局部最优解、全局最优解。学过高中数学的人都知道极大值在一个小邻域里面左边的函数值递增，右边的函数值递减，在图2.1里面的表现就是一个“山峰”。当然，在图上有很多个“山峰”，所以这个函数有很多个极大值。而对于一个函数来说，最大值就是在所有极大值当中，最大的那个。所以极大值具有局部性，而最大值则具有全局性。 因为遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。所以也可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。在这个多维曲面里面也有数不清的“山峰”，而这些最优解所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）如果至今你还不太理解的话，那么你先往下看。本章的示例程序将会非常形象的表现出这个情景。 “袋鼠跳”问题 既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠，我们希望它们不断的向着更高处跳去，直到跳到最高的山峰（尽管袋鼠本身不见得愿意那么做）。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。下面介绍介绍“袋鼠跳”的几种方式。 爬山法、模拟退火和遗传算法 解决寻找最大值问题的几种常见的算法： 1. 爬山法（最速上升爬山法）： 从搜索空间中随机产生邻近的点，从中选择对应解最优的个体，替换原来的个体，不断重复上述过程。因为只对“邻近”的点作比较，所以目光比较“短浅”，常常只能收敛到离开初始位置比较近的局部最优解上面。对于存在很多局部最优点的问题，通过一个简单的迭代找出全局最优解的机会非常渺茫。（在爬山法中，袋鼠最有希望到达最靠近它出发点的山顶，但不能保证该山顶是珠穆朗玛峰，或者是一个非常高的山峰。因为一路上它只顾上坡，没有下坡。） 2. 模拟退火： 这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中，当金属的温度超过它的熔点（Melting Point）时，原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似，原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变
神经网络和遗传算法中英文对照外文翻译文献
中英文对照外文翻译 (文档含英文原文和中文翻译) 基于神经网络和遗传算法的模糊系统的自动设计摘要 本文介绍了基于神经网络和遗传算法的模糊系统的设计，其目的在于缩短开发时间并提高该系统的性能。介绍一种利用神经网络来描绘的多维非线性隶属函数和调整隶属函数参数的方法。还提及了基于遗传算法的集成并自动化三个模糊系统的设计平台。 1 前言 模糊系统往往是人工手动设计。这引起了两个问题：一是由于人工手动设计是费时间的，所以开发费用很高；二是无法保证获得最佳的解决方案。为了缩短开发时间并提高模糊系统的性能，有两种独立的途径：开发支持工具和自动设计方法。前者包括辅助模糊系统设计的开发环境。许多环境已具有商业用途。后者介绍了自动设计的技术。尽管自动设计不能保证获得最优解，他们仍是可取的手工技巧，因为设计是引导走向和依某些标准的最优解。 有三种主要的设计决策模糊控制系统设计: (1)确定模糊规则数, (2)确定隶属度函数的形式。 (3)确定变化参数 再者,必须作出另外两个决定： (4)确定输入变量的数量 (5)确定论证方法 （1）和（2）相互协调确定如何覆盖输入空间。他们之间有高度的相互依赖性。（3）用以确定TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模式【1】中的线性方程式的系数，或确定隶属度函数以及部分的Mamdani模型【2】。(4)符合决定最低套相关的输入变量,计算所需的目标决策或控制的价值观。像逆向消除（4）和信息标准的技术在此设计中经常被利用。(5)相当于决定使用哪一个模糊算子和解模糊化的方法。虽然由数种算法和模糊推理的方法已被提出,仍没有选择他们标准。[5]表明动态变化的推理方法,他依据这个推理环境的结果在性能和容错性高于任何固定的推理的方法。 神经网络模型（以更普遍的梯度)和基于遗传算法的神经网络(最常见的梯度的基础)和遗传算法被用于模糊系统的自动设计。基于神经网络的方法主要是用来设计模糊隶属度函数。这有两种主要的方法； (一)直接的多维的模糊隶属度函数的设计： 该方法首先通过数据库确定规则的数目。然后通过每个簇的等级的训练来确定隶属函
matlab遗传算法学习和全局化算法【精品毕业设计】(完整版)
1 遗传算法步骤 1 根据具体问题选择编码方式，随机产生初始种群，个体数目一定，每个个体表现为染色 体的基因编码 2 选择合适的适应度函数，计算并评价群体中各个体的适应。 3 选择(selection)。根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从当前群体中选择出 一些优良的个体遗传到下一代群体 4 交叉(crossover)。将选择过后的群体内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以一定 概率(交叉概率)交换它们中的部分基因。 5 变异(mutation)。对交叉过后的群体中的每一个个体，以某个概率(称为变异概率)改n 变某一个或某一些基因位上的基因值为其他的等位基因 6 终止条件判断。若满足终止条件，则以进化过程中得到的具有最大适应度的个体作为最 优解输出，终止运算。否则，迭代执行Step2 至Step5。 适应度是评价群体中染色体个体好坏的标准，是算法进化的驱动力，是自然选择的唯一依据，改变种群结构的操作皆通过适应度函数来控制。在遗传算法中，以个体适应度的大小 来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。个体的适应度越大，被遗传到下一代的概率 就越大，相反，被遗传到下一代的概率就越小。 1 [a,b,c]=gaopt(bound,fun)其中，bound=[xm，xM]为求解区间上届和下届构成的矩阵。Fun 为用户编写的函数。a为搜索的结果向量，由搜索的出的最优x向量与目标函数构成，b为最终搜索种群，c为中间搜索过程变参数，其第一列为代数，后边列分别为该代最好的的个 体与目标函数的值，可以认为寻优的中间结果。 2 ga函数。[X,F, FLAG,OUTPUT] = GA(fun, n,opts).n为自变量个数，opts为遗传算法控制选项，用gaoptimset（）函数设置各种选项，InitialPopulation可以设置初始种群，用PopulationSize 可以设置种群规模，SelectionFcn可以定义选择函数， 3 gatool 函数用于打开，GATOOL is now included in OPTIMTOOL。 2.2 通过GUI 使用遗传算法 在Matlab 工作窗口键入下列命令>>gatool，或通过Start 打开其下子菜单Genetic Algorithm Tool，如图1。只要在相应的窗格选择相应的选项便可进行遗传算法的计算。其中fitnessfun 窗格为适应度函数，填写形式为@fitnessfun，Number of variable 窗格为变量个数。其它窗格参数根据情况填入。填好各窗格内容，单击Start 按钮，便可运行遗传算法 例子1 应用实例 已知某一生物的总量y（单位：万个）与时间t（月）之间的关系为y=k0(1-exp(-k1*t))， 统计十个月得到数据见表1，试求关系式中的k0，k1。先编写目标函数，并以文件名myfung.m
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。它的并行性表现在两个方面，一是遗传
遗传算法与优化问题
实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm —GA),就是模拟达尔文的遗传选择与自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它就是由美国Michigan大学的J、Holla nd教授于1975 年首先提出的?遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算? 1. 遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正就是基于模仿生物界遗传学的遗传过程?它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体?这个群体在问题特定的环境里生存 竞争,适者有最好的机会生存与产生后代?后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解?值得注意的一点就是，现在的遗传算法就是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身就是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法就是由进化论与遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而 在这个算法中要用到各种进化与遗传学的概念? 首先给出遗传学概念、遗传算法概念与相应的数学概念三者之间的对应关系这些概念
（2）遗传算法的步骤 遗传算法计算优化的操作过程就如同生物学上生物遗传进化的过程，主要有三个基本操作（或称为算子）:选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）. 遗传算法基本步骤主要就是：先把问题的解表示成“染色体”，在算法中也就就是以二进制编码的串，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也就就是假设的可行解.然后，把这些假设的可行解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则从中选 择出较适应环境的“染色体”进行复制 ，再通过交叉、变异过程产生更适 应环境的新一代“染色体”群.经过这样的一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就就是问题的最优解. 下面给出遗传算法的具体步骤，流程图参见图1: 第一步:选择编码策略，把参数集合（可行解集合）转换染色体结构空间； 第二步:定义适应函数，便于计算适应值； 第三步:确定遗传策略，包括选择群体大小，选择、交叉、变异方法以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数； 第四步:随机产生初始化群体； 第五步:计算群体中的个体或染色体解码后的适应值； 第六步:按照遗传策略，运用选择、交叉与变异算子作用于群体，形成下一代群体； 第七步:判断群体性能就是否满足某一指标、或者就是否已完成预定的迭代次数,不满足则返回第五步、或者修改遗传策略再返回第六步. 图1 一个遗传算法的具体步骤
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题 一、专家系统(Expert System) 1，什么是专家系统？ 在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。 专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。 它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。 专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。 图1 专家系统的基本组成 专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。 知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。 知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。 它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。 推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。 推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论，反向推理则先假设一个结论成立，看它的条件有没有得到满足。由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。 人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。 综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。 知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。 2，专家系统的特点 在功能上, 专家系统是一种知识信息处理系统, 而不是数值信息计算系统。在结构上, 专家系统的两个主要组成部分 – 知识库和推理机是独立构造、分离组织, 但又相互作用的。在性能上, 专家系统具有启发性, 它能够运用专家的经验知识对不确定的或不精确的问题进行启发式推理, 运用排除多余步骤或减少不必要计算的思维捷径和策略；专家系统具有透明性, 它能够向用户显示为得出某一结论而形成的推理链, 运用有关推理的知识(元知识)检查导出结论的精度、一致性和合理性, 甚至提出一些证据来解释或证明它的推理；专家系统具有灵活性, 它能够通过知识库的扩充和更新提高求解专门问题的水平或适应环境对象的某些变化,通过与系统用户的交互使自身的性能得到评价和监护。 3，专家系统适合解决的实际问题 专家系统是人工智能的一个应用，但由于其重要性及相关应用系统之迅速发展，它已是信息系统的一种特定类型。专家系统一词系由以知识为基础的专家系统(knowledge-based expert system)而来，此种系统应用计算机中储存的人类知识，解决一般需要用到专家才能处理的问题，它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程，因而可供非专家们用来增进问题解决的能力，同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。由于在人类社会中，专家资源确实相当稀少，有了专家系统，则可使此珍贵的专家知识获得普遍的应用。 专家系统技术广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领
基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现
·制造业信息化· 图1吊车结构系统有限元模型 Fig.1The finite element model of a fixed crane Based on Genetic Algorithms and Artificial Neural Network Algorithms to Optimize the Structure Design and Implementation of Crane XUE Jia-Hai ，YU Xiao-Mo ，QING Ai-Ling ，ZHOU Wen-Jing ，YE Jun-Ke （College of Mechanical Engineering,Guangxi University,Nanning Guangxi 530004,China ） Abstract:This paper by using the finite element method,orthogonal test method,BP neural network and genetic algorithm to optimization of crane structure system.At last ，the neural network model will be optimized through the generic algorithm and the optimal parameters of the structure dynamic behavior will be obtained ． Key words ：finite element ；orthogonal experimental method ；BP-neural network ；genetic algorithm 0引言 随着吊车向大型化方向发展，结构在动载荷作用下的振动问题变得日益突出。因此，进行基于动态特性的优化设计，使产品在设计阶段就可以预测其动态特性，可有效减小系统的振动，提高整机工作性能。结构动力学建模方法主要有有限元法、试验模态法、混合建模法及基于人工神经网络的建模方法。基于人工神经网络的动态优化设计建模方法，是利用多层人工神经网络极强的非线性映射功能，来描述和处理动态系统中设计变量及其动态参数之间的关系。人工神经网络模型一旦建立，可取代有限元模型进行结构动态特性重分析，其分 析过程简单而直接，且远比有限元模型计算速度快，尤其适用于工程技术人员使用。由于吊车结构系统的动态特性很难用设计变量显式表达，因此用遗传算法对建立的神经网络模型寻优，计算出可行区域内动态特性最优时的设计变量及目标值。 1吊车结构系统动态特性分析 图1所示为某厂生产的固定式吊车的有限元模型。主要参数为：塔身高48．5m ，起重臂长70m ，最大起重力矩4400kN ·m 。吊车结构的弦杆、腹杆、钢丝绳及集中质量分别以空间梁单元、杆单元、弹簧单元及质量单元模拟。表1所示 为按最大起重力矩工况计算的系统前8阶固有频率。修稿日期：2012－12－21 作者简介：薛加海（1986-），男，云南彝族人，在读硕士研究生。主要研究方向：制造业管理信息化研究；于晓默（1982-），男，蒙古族人，在读博士研究生。主要研究方向：制造业管理信息化研究。 摘要：论文综合利用BP 神经网络、遗传算法有限元法以及正交试验法对吊车结构系统进行优化研究。利 用遗传算法和BP 神经网络建立复杂结构系统动态优化的计算模型，该模型可代替系统原来的有限元模型。首先对吊车起重机结构系统进行模态分析及谐响应动力学分析，找出对结构动态特性影响最大的模态频率，再利用灵敏度分析，确定对动态特性较敏感的设计变量作为神经网络的输入变量，并利用正交试验法确定神经网络训练样本，用有限元模型计算出样本点数据，建立反映结构振动特性的人工神经网络模型，最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优，得到使结构动态性能最优的设计参数。 关键词：有限元法；正交试验法；BP 神经网络；遗传算法中图分类号：TP18 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1002-6673.2013.01.037 文章编号：1002－6673（2013）01－093－03 基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现 薛加海，于晓默，秦爱玲，周文景，叶俊科 （广西大学机械工程学院，广西南宁530004） 机电产品开发与创新 Development ＆Innovation of M achinery ＆E lectrical P roducts Vol．26,No．1Jan ．,2013第26卷第1期2013年1月 93
遗传算法和蚁群算法的比较
全局优化报告——遗传算法和蚁群算法的比较 姓名：玄玄 学号：3112054023 班级：硕2041
1遗传算法 1.1遗传算法的发展历史 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法。20世纪60年代初期，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性。他认为不仅要研究自适应系统自身，也要研究与之相关的环境。因此，他提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物自然遗传的基本原理，模仿生物自然遗传的基本方法。1967年，他的学生Bagley在博士论文中首次提出了“遗传算法”一词。到70年代初，Holland教授提出了“模式定理”，一般认为是遗传算法的基本定理，从而奠定了遗传算法的基本理论。1975年，Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》，这是第一本系统论述遗传算法的专著。因此，也有人把1975年作为遗传算法的诞生年。 1985年，在美国召开了第一届两年一次的遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法协会。1989年，Holland的学生Goldberg 出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法作了全面而系统的论述。一般认为，这个
时期的遗传算法从古典时期发展了现代阶段，这本书则奠定了现代遗传算法的基础。 遗传算法是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。在进化论中，每一个物种在不断发展的过程中都是越来越适应环境，物种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；否则，就将被淘汰。在遗传学中认为，遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中，并以基因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。基因杂交和基因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。遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的。在求解过程中，遗传算法从一个初始变量群体开始，一代一代地寻找问题的最优解，直到满足收敛判据或预先假定的迭代次数为止。 遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富，已渗透到许多学科，并且几乎在所有的科学和工程问题中都具有应用前景。一些典型的应用领域如下： （1）复杂的非线性最优化问题。对具体多个局部极值的非线性最优化问题，传统的优化方法一般难于找到全局最优解；而遗传算法可以克服这一缺点，找到全局最优解。 （2）复杂的组合优化或整数规划问题。大多数组合优化或整数规划问题属于NP难问题，很难找到有效的求解方法；而遗传算法即特别
遗传算法实验设计与仿真
学号：200704134069 姓名：吴宇鑫 学院：信息科学与工程学院 专业：自动化 班级：073班 设计时间：2011-3-16至2011-4-6 指导教师：吴怀宇
一．设计内容 (一)设计题目 求下面函数的最大值2020)202040(sin )(101≤≤--+=∑=x x x i i i i x f (二)设计的目的 掌握遗传算法的基本原理 ,了解在 MA TLAB 环境中实现遗传算法各算子的编程方法。并以此例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。 二．设计方案 （一）理论基础 1.遗传算法简介 遗传算法是进化算法中产生最早、影响最大、应用也比较广泛的一个研究方向和领域，其基本思想是由美国密执安大学的John H. Holland 教授于1962年率先提出的。1975年，他出版了专著《自然与人工系统中的适应性行为》(Adaptation in Natural and Artificial Systems)[19]，该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，确立了遗传算法的基本数学框架。此后，从事遗传算法研究的学者越来越多，使之成为一种通用于多领域中的优化算法。 遗传算法是一种基于生物的自然选择和群体遗传机理的搜索算法。它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交配和突变现象。它将每个可能的解看做是群体（所有可能解）中的一个个体，并将每个个体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价，给出一个适应度值。开始时总是随机地产生一些个体（即候选解），根据这些个体的适应度利用遗传算子对这些个体进行操作，得到一群新个体，这群新个体由于继承了上一代的一些优良性状，因而明显优于上一代，这样逐步朝着更优解的方向进化。遗传算法在每一代同时搜索参数空间的不同区域，然后把注意力集中到解空间中期望值最高的部分，从而使找到全局最优解的可能性大大增加。 作为进化算法的一个重要组成部分，遗传算法不仅包含了进化算法的基本形式和全部优点，同时还具备若干独特的性能： 1) 在求解问题时，遗传算法首先要选择编码方式，它直接处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身，搜索过程既不受优化函数连续性的约束，也没有函数导数必须存在的要求。通过优良染色体基因的重组，遗传算法可以有效地处理传统上非常复杂的优化函数求解问题。 2) 若遗传算法在每一代对群体规模为n 的个体进行操作，实际上处理了大约O （n 3）个模式，具有很高的并行性，因而具有明显的搜索效率。 3) 在所求解问题为非连续、多峰以及有噪声的情况下，能够以很大的概率收敛到最优解或满意解，因而具有较好的全局最优解求解能力。 4) 对函数的性态无要求，针对某一问题的遗传算法经简单修改即可适应于其他问题，或者加入特定问题的领域知识，或者与已有算法相结合，能够较好地解决一类复杂问题，因而具有较好的普适性和易扩充性。 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。
简单对比遗传算法与蚁群算法求解旅行商问题
简单对比遗传算法与蚁群算法求解旅行商问题
简单对比遗传算法与蚁群算法求解旅行商问题 1、旅行商 1.1 旅行商问题简介 旅行商问题（Traveling Saleman Problem）又称作旅行推销员问题、货郎担问题等，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本。最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig（1959）等人提出，规则虽然简单，但在地点数目增多后求解却极为复杂。 TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是n个点的所有排列的集合，大小为（n-1）！。有研究者形象地把解空间比喻为一个无穷大的丘陵地带，各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 1.2 求解TSP方法简介 旅行推销员的问题属于NP-Complete的问题，所以旅行商问题大多集中在启发式解法。Bodin（1983）等人将旅行推销员问题的启发式解法分成三种： 1.2.1 途程建构法（Tour Construction Procedures） 从距离矩阵中产生一个近似最佳解的途径，有以下几种解法： （1）最近邻点法（Nearest Neighbor Procedure）：一开始以寻找离场站最近的需求点为起始路线的第一个顾客，此后寻找离最后加入路线的顾客最近的需求点，直到最后。 （2）节省法（Clark and Wright Saving）：以服务每一个节点为起始解，根据三角不等式两边之和大于第三边之性质，其起始状况为每服务一个顾客后便回场站，而后计算路线间合并节省量，将节省量以降序排序而依次合并路线，直到最后。 （3）插入法（Insertion procedures）：如最近插入法、最省插入法、随意插入法、最远插入法、最大角度插入法等。 1.2.2 途程改善法（Tour Improvement Procedure） 先给定一个可行途程，然后进行改善，一直到不能改善为止。有以下几种解法： （1）K-Opt(2/3 Opt)：把尚未加入路径的K条节线暂时取代目前路径中K条节线，并计算其成本（或距离），如果成本降低（距离减少），则取代之，直到无法改善为止，K通常为2或3。 （2）Or-Opt：在相同路径上相邻的需求点，将之和本身或其它路径交换且仍保持路径方向性，并计算其成本（或距离），如果成本降低（距离减少），则取代之，直到无法改善为止。 1.2.3 合成启发法（Composite Procedure） 先由途程建构法产生起始途程，然后再使用途程改善法去寻求最佳解，又称为两段解法（two phase method）。有以下几种解法： （1）起始解求解+2-Opt：以途程建构法建立一个起始的解，再用2-Opt的方式改善途程，直到不能改善为止。