演讲稿遗传算法2.ppt
合集下载
遗传算法课件PPT ppt课件 ppt课件
2020/4/17
33
五.GA的各种变形（32）
I. 截断选择： 选择最好的前T个个体，让每一个有1/T的 选择概率，平均得到NP/T个繁殖机会。
例：NP=100,T=50 即100名学生，成绩前50名的选出。每人的选
择概率为1／50，有平均2个机会。 缺点：这种方法将花费较多的时间在适应值的
排序上。
c. k的取值： 0 M ， k ， k1r r0.9,0.99，9
调节 M和 r，从而来调节 k
2020/4/17
28
五.GA的各种变形（27）
d.引入 的k 目的：
调k 节选择压力，即好坏个体选择概率的
差，使广域搜索范围宽保持种群的多样性，而
局域搜索细保持收敛性。如下图表示：
k
2020/4/17
2020/4/17
34
五.GA的各种变形（33）
II. 顺序选择： a. 步骤： ⑴ 从好到坏排序所有个体 ⑵ 定义最好个体的选择概率为 q,则第 j个个
体的选择概率为：
pjq1qj1
2020/4/17
35
五.GA的各种变形（34）
⑶ 由于 N j1P q1qj1 N P q11 1q1
2020/4/17
1
遗传算法
• 五.遗传算法的各种变形 • 5.1其它编码方法 • 5.2遗传运算中的问题 • 5.3适值函数的标定(Scaling) • 5.4选择策略 • 5.5停止准则 • 六. 应用
2020/4/17
2
五.GA的各种变形（1）
5.1 其它编码方法
① 顺序编码：用1到N的自然数的不同顺序来 编码，此种编码不允许重复，即 xi 1,2,,N 且 xi x j，又称自然数编码。 该法适用范围很广：指派问题、旅行商问题和
Genetic Algorithms(遗传算法)PPT课件
Encoding
{0,1}L
(representation)
010001001
011101001 Decoding (inverse representation)
A.E. Eiben and J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing Genetic Algorithms
Holland’s original GA is now known as the simple genetic algorithm (SGA)
Other GAs use different:
– Representations – Mutations – Crossovers – Selection mechanisms
probability pc , otherwise copy parents 4. For each offspring apply mutation (bit-flip with
probability pm independently for each bit) 5. Replace the whole population with the resulting
Main idea: better individuals get higher chance
– Chances proportional to fitness
– Implementation: roulette wheel technique
– many variants, e.g., reproduction models, operators
A.E. Eiben and J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing Genetic Algorithms
遗传算法(GeneticAlgorithm)PPT课件
2021
14
选择(Selection)
设种群的规模为N xi是i为种群中第i个染色体
1/6 = 17%
A BC
3/6 = 50% 2/6 = 33%
染色体xi被选概率
ps (xi )
F (xi )
N
F(xj)
j 1
fitness(A) = 3 fitness(B) = 1 fitness(C) = 2
假如交叉概率Pc ＝50%,则交配池中50%的染色体(一半染色体) 将进行交叉操作，余下的50%的染色体进行选择(复制)操作。
GA利用选择和交叉操作可以产生具有更高平均适应值 和更好染色体的群体
2021/3/21
2021
22
变异(Mutation)
➢ 以 编变码异时概，变率P异m改的变基染因色由体0变的成某1一，个或基者因由,1当变以成二0。进制 ➢ 变 间，异平概均率约Pm 1一-2般% 介于1/种群规模与1/染色体长度之
编码(Coding)
10010001
10010010
010001001 011101001
解码(Decoding)
2021/3/21
2021
13
选择(Selection)
➢ 选择(复制)操作把当前种群的染色体按与适应值成正比 例的概率复制到新的种群中
➢ 主要思想: 适应值较高的染色体体有较大的选择(复制) 机会
➢交叉(crossover):
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一个
个 rat体e)，交以换某它个们概之率间P的c (部称分为染交色叉体概。率，crossvoer
➢变异(mutation):
变对异群概体率P，(tm)u中ta的ti每on一r个at个e)体改，变以某某一一个概或率一P些m(基称因为座
遗传算法2
I. Basic Concepts of Multiple Objective Optimization
- Multiple Objective Optimization Problem with q objective functions and m nonlinear constraints can be represented: mo-OP:
I. Basic Concepts of Multiple Objective Optimization
2. Pareto (or Nondominated) Optimal Solutions
- In the single objective case, one attempts to obtain the best solution, which is absolutely superior to all other alternatives. - In the multiple objective case, there does not necessarily exist a solution that is best with respect to all objectives because of incommensurability and conflict among objectives. -There usually exist a set of solutions; nondominated or Pareto optimal solutions, for the multiple objective case which cannot simply be compared with each other. - For a given nondominated point in the criterion space Z, its image point in the decision space S is called efficient or noninferior. A point in S is efficient if and only if its image in Z is nondominated.
《遗传算法》PPT课件
遗传算法
学习过程如下：
选择适应度最好的4个
11 01001101 -4 13 01001101 -4 14 00111001 -4 15 00101111 -5
11与13交叉
16 01001101 -4 17 01001101 -4
14与15交叉
18 00111011 -4 19 00101101 -5
遗传算法
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 的方法。 遗传算法是一类随机算法通过作用于染色体上的基 因，寻找好的染色体来求解问题。 遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的 仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适 应值来选择染色体，使适应性好的染色体比适应性差 的染色体有更多的繁殖机会。 遗传算法通过有组织地而且是随机地信息交换来重 新结合那些适应性好的串，在每一个新的串的群体中 作为额外增添，偶尔也要在串结构中尝试用新的位和 段来代替原来的部分。
遗传算法
要做的第一件事是将染色体转换成二进制串， 00表示0 01表示1 10表示2 11表示3 交叉位置：6，即父代染色体被复制下来产生两个后代 然后两个后代交换他们的最后两位 变异：由随机选择一位、求反
遗传算法
例如，染色体0223的适应度为4。 若所有7个规则都满足（也就是当染色体是0133），则 适应度为7。 适应度值可以求负操作，以使任务成为最小化搜索。 因此，目标染色体具有-7的适应度。 要做的第一件事是将染色体转换成二进制串， 这可通过由00表示0，01表示1，10表示2，11表示3来完 成。现在每个基因由两位表示，目标染色体有00011111 表示。 为了简化例子，总是在位置6处应用单点交叉。 父染色体被复制下来产生两个后代，然后两个后代交换 他们的最后两位。 变异由随机选择一位且对他求反组成。
遗传算法原理及其应用PPT课件
遗传算法原理及其应 用
目录
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本原理 • 遗传算法的实现步骤 • 遗传算法的应用案例 • 遗传算法的优缺点与改进方向
01
遗传算法概述
定义与特点
01
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法， 通过模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优
解。 02
特点
遗传算法具有全局搜索能力、隐含并行性、自适 应性、对初始条件要求不严格等优点。
排班问题
遗传算法可以用于解决排班问题，如航空公司的航班排班、医院的医 护人员排班等，以实现资源的高效利用和满足各种约束条件。
遗传算法的优缺点与改进方
05
向
优点
全局搜索能力
遗传算法采用生物进化中的遗传机制， 通过种群搜索的方式进行搜索，能够 跳出局部最优解，寻找全局最优解。
鲁棒性
遗传算法对初始解和参数选择不敏感， 能够在不同领域和问题中应用。
02 多峰值函数优化
遗传算法能够处理多峰值函数，即函数值在多个 点达到最大或最小值的情况，通过全局搜索找到 所有峰值。
03 噪声和异常值处理
遗传算法具有较强的鲁棒性，能够处理噪声和异 常值对优化结果的影响。
组合优化问题
1 2 3
旅行商问题
遗传算法可用于求解旅行商问题，即寻找一条最 短的旅行路线，使得一个推销员能够访问所有指 定的城市并返回出发城市。
交叉操作
单点交叉
在个体基因串中选择一个点作为交叉点，将该点前后的基因进行互换，形成新的 个体。
多点交叉
在个体基因串中选择多个点作为交叉点，将不同个体的对应基因进行互换，形成 新的个体。
变异操作
基因位变异
随机选择个体基因串中的某个基因位，对该 基因位进行取反操作或随机替换。
目录
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本原理 • 遗传算法的实现步骤 • 遗传算法的应用案例 • 遗传算法的优缺点与改进方向
01
遗传算法概述
定义与特点
01
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法， 通过模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优
解。 02
特点
遗传算法具有全局搜索能力、隐含并行性、自适 应性、对初始条件要求不严格等优点。
排班问题
遗传算法可以用于解决排班问题，如航空公司的航班排班、医院的医 护人员排班等，以实现资源的高效利用和满足各种约束条件。
遗传算法的优缺点与改进方
05
向
优点
全局搜索能力
遗传算法采用生物进化中的遗传机制， 通过种群搜索的方式进行搜索，能够 跳出局部最优解，寻找全局最优解。
鲁棒性
遗传算法对初始解和参数选择不敏感， 能够在不同领域和问题中应用。
02 多峰值函数优化
遗传算法能够处理多峰值函数，即函数值在多个 点达到最大或最小值的情况，通过全局搜索找到 所有峰值。
03 噪声和异常值处理
遗传算法具有较强的鲁棒性，能够处理噪声和异 常值对优化结果的影响。
组合优化问题
1 2 3
旅行商问题
遗传算法可用于求解旅行商问题，即寻找一条最 短的旅行路线，使得一个推销员能够访问所有指 定的城市并返回出发城市。
交叉操作
单点交叉
在个体基因串中选择一个点作为交叉点，将该点前后的基因进行互换，形成新的 个体。
多点交叉
在个体基因串中选择多个点作为交叉点，将不同个体的对应基因进行互换，形成 新的个体。
变异操作
基因位变异
随机选择个体基因串中的某个基因位，对该 基因位进行取反操作或随机替换。
《遗传算法简介》幻灯片PPT
〔i〕计算群体中每个个体的适应值； 〔ii〕应用复制、杂交和变异算子产生下一代 群体。
3.把在任一代中出现地最好的个体串指定为遗传 算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解
GEN＝0 产生初始群体
结束
是
是否满足停止准则
指定结果
否 计算每个个体的适应值
以概率选择遗传算子
pr
pc
pm
i＝0
选择一个个体 选择两个个体 选择一个个体
染色体是由基因及其有规律的排列构成，遗传进 化过程发生在染色体上。
生物的繁衍由基因的复制过程完成。 通过同源染色体之间的穿插或染色体的变异会产
生新物种，使生物呈现新性状。 对环境适应性好的基因比适应性差的基因有更多
时机遗传到下一代。
遗传算法的根本概念
由于遗传算法是由进化论和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和遗传学的概 念。这些概念如下：
Microstrategy
息
数据挖掘 （正在流
行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为 什么？”
目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、 统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规那么， 无法根据现有的数据预测未来的开展趋势。缺乏挖掘 数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏〞的现象。
数据挖掘的概念
数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信 息。
它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据 中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。
应用遗传算法求解问题需完成四个主要步骤：
1.确定表示方案； 2.确定适应值度量； 3.确定控制算法的参数和变量； 4.确定指定结果的方法和停顿运行的准那么。
根本遗传算法的构成要素
3.把在任一代中出现地最好的个体串指定为遗传 算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解
GEN＝0 产生初始群体
结束
是
是否满足停止准则
指定结果
否 计算每个个体的适应值
以概率选择遗传算子
pr
pc
pm
i＝0
选择一个个体 选择两个个体 选择一个个体
染色体是由基因及其有规律的排列构成，遗传进 化过程发生在染色体上。
生物的繁衍由基因的复制过程完成。 通过同源染色体之间的穿插或染色体的变异会产
生新物种，使生物呈现新性状。 对环境适应性好的基因比适应性差的基因有更多
时机遗传到下一代。
遗传算法的根本概念
由于遗传算法是由进化论和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和遗传学的概 念。这些概念如下：
Microstrategy
息
数据挖掘 （正在流
行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为 什么？”
目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、 统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规那么， 无法根据现有的数据预测未来的开展趋势。缺乏挖掘 数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏〞的现象。
数据挖掘的概念
数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信 息。
它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据 中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。
应用遗传算法求解问题需完成四个主要步骤：
1.确定表示方案； 2.确定适应值度量； 3.确定控制算法的参数和变量； 4.确定指定结果的方法和停顿运行的准那么。
根本遗传算法的构成要素
遗传算法——遗传算法PPT课件
第25页/共81页
（3）遗传算子：基本遗传算法使用下述三种遗传算 子： ① 选择运算:使用比例选择算子； ② 交叉运算:使用单点交叉算子； ③ 变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。
第26页/共81页
（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；
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。
第19页/共81页
（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
解，遗传算法已经在其中得到了初步的应用。例如， 利用遗传算法进行控制器参数的优化、基于遗传算法 的模糊控制规则的学习、基于遗传算法的参数辨识、 基于遗传算法的神经网络结构的优化和权值学习等。
第22页/共81页
（9）机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应
用。例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可 以改进模糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接 权的调整和结构的优化；采用遗传算法设计的分类器系 统可用于学习式多机器人路径规划。
第23页/共81页
10.4 遗传算法的优化设计
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间 的差异，称为变异。变异是随机发生的，变异的选择 和积累是生命多样性的根源。
（3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被 保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一 代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有 所不同，演变为新的物种。
（3）遗传算子：基本遗传算法使用下述三种遗传算 子： ① 选择运算:使用比例选择算子； ② 交叉运算:使用单点交叉算子； ③ 变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。
第26页/共81页
（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；
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。
第19页/共81页
（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
解，遗传算法已经在其中得到了初步的应用。例如， 利用遗传算法进行控制器参数的优化、基于遗传算法 的模糊控制规则的学习、基于遗传算法的参数辨识、 基于遗传算法的神经网络结构的优化和权值学习等。
第22页/共81页
（9）机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应
用。例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可 以改进模糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接 权的调整和结构的优化；采用遗传算法设计的分类器系 统可用于学习式多机器人路径规划。
第23页/共81页
10.4 遗传算法的优化设计
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间 的差异，称为变异。变异是随机发生的，变异的选择 和积累是生命多样性的根源。
（3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被 保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一 代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有 所不同，演变为新的物种。
《遗传算法》PPT课件
2021/7/12
33
一、遗传算法入门
生物只有经过许多世代的不断演化（evolution），才能 更好地完成生存与繁衍的任务。 遗传算法也遵循同样的方式，需要随着时间的推移不 断成长、演化，最后才能收敛，得到针对某类特定问 题的一个或多个解。 因此，了解一些有关有生命的机体如何演化的知识， 对理解遗传算法的演化机制是是有帮助的。我们将扼 要阐述自然演化的机制（通常称为“湿”演化算法）， 以及与之相关的术语。理解自然演化的基本机制。我 想，你也会和我一样，深深叹服自然母亲的令人着迷！
2021/7/12
23
智能交通
2021/7/12
24
图像识别系统
2021/7/12
25
云松
銮仙玉骨寒， 松虬雪友繁。 大千收眼底， 斯调不同凡。
2021/7/12
26
（无题）
白沙平舟夜涛声， 春日晓露路相逢。 朱楼寒雨离歌泪， 不堪肠断雨乘风。
2021/7/12
27
2021/7/12
28
2021/7/12
1.7.12 智能制造
1.7.13 智能CAI
1.7.14 智能人机接口
1.7.15 模式识别
1.7.16 数据挖掘与数据库中的知识发现
1.7.17 计算机辅助创新
1.7.18 计算机文艺创作
1.7.19 机器博弈
1.7.20 智能机器人
2021/7/12
18
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
从模拟的层次和所用的方法来看，人工智能可分为符号智 能和计算智能两大主要分支领域。而这两大领域各自又有 一些子领域和研究方向。如符号智能中又有图搜索、自动 推理、不确定性推理、知识工程、符号学习等。计算智能 中又有神经计算、进化计算、免疫计算、蚁群计算、粒群 计算、自然计算等。另外，智能Agent也是人工智能的一 个新兴的重要领域。智能Agent或者说Agent智能则是以符
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
end for for i = 1 to M do
Select operation to P(t); end for for i = 1 to M/2 do
Crossover operation to P(t); end for for i = 1 to M do
Mutation operation to P(t); end for for i = 1 to M do
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，即多个基因的集合，其内
部表现是某种基因组合，它决定了个体的形
状的外部表现
3
以编码空间代替问题参数空间，从代表 问题可能有潜在解集的一个种群出发，按照
生物进化过程中适者生存、优胜略汰的原理，
以适应度作为评价个体优劣的依据，重复使
用选择、交叉、变异算子作用于群体，使之
100001
Parents 100110 011001
多点交叉
Offsprings 101010
100101
遗传算法
变异
如果现在我们从生物学的角度来看这个问题，那么请问：由上述过程产生的后代是否 有和其父母一样的性状呢？答案是否。在后代的生长过程中，它们体内的基因会发生一 些变化，使得它们与父母不同。这个过程我们称为「变异」，它可以被定义为染色体上 发生的随机变化，正是因为变异，种群中才会存在多样性。
P(t+1) = P(t); end for t = t + 1; end while End
// (1)初始化 //t是进化的代数，一代、二代、三代... //T是最大进化代数; //M是初始种群的个体数,随机生成M个个体作为初始群体 P（t）； // (2) 个体评价 计算P（t）中各个个体的适应度值；
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
A L GOR I
Genetic Algorithm
遗传算法
TM
汇报人：吴钰
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
遗传算法
遗传算法科学定义
Genetic Algorithm
1
遗 传 算 法 （ Genetic Algorithm, GA ） 是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传
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。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一
ห้องสมุดไป่ตู้
2
个种群开始的，而一个种群则由经过基因编 码的一定数目的个体组成。每个个体实际上
main() {
freopen("E:\\output.txt", "w+", stdout); string filename = "simple_ga_input.txt"; int generation; int i; int seed;
timestamp ( ); cout << “\n"; cout << "SIMPLE_GA:\n"; cout << " C++ version\n"; cout << " A simple example of a genetic algorithm.\n";
A1(100110)
A1(001110)
A1(011001)
物件 睡袋 手电筒 瓶子 总和
重量 15 5 9 29
生存点 15 5 8 28
物件 折叠刀 手电筒 瓶子 总和
重量 2 5 9 16
生存点 10 5 8 23
A1(010100)
物件 绳索 手电筒 总和
重量 3 5 8
生存点 7 5 12
目录 CONTENTS
遗传算法定义
Genetic algorithm definition
1
遗传算法过程
Problem import
3
2
遗传算法关键技术
Biological terminology
遗传算法
Code
5
4
问题与代码实现
General realization
1
遗传算法定义
1-1 遗传算法的科学定义 1-2 生物遗传 1-3 遗传算法图解过程
1.000
遗传算法
交叉
在上一个步骤中，我们已经选择出了可以产生后代的亲本染色体。那么用生物学的 话说，所谓「交叉」，其实就是指的繁殖。现在我们来对染色体 A 1 和 A4（在上一 个步骤中选出来的）进行「交叉」，见下图：
Parents 100110
011001
单点交叉
Offsprings 011110
复TI制TLE 01 细胞分裂时，遗传物质通T过IT复LE制0而2 转移到新产生的细胞中，新细胞T就IT继LE承0了3 旧细胞的基因。
选择
以一定概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于Lo适rem应ips度um 的dolo优r sit胜ame劣t, 汰的过程
consectetuer adipiscing elit, sed
不断进化，逐渐接近最优解
遗传算法
生物遗传概念
生物遗传概念
遗传算法的概念
基因
可行解的每一分量的特征
染色体 可行解的编码
个体
可行解
种群
通过适应度函数值选取的一组可行解
交叉
两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成产生一组新的可行解
变异
编码的某一分量发生变化的过程
适应度 度量某个物种对于生存环境的适应程度
物件 绳索 折叠刀 葡萄糖 总和
重量 3 2 20 25
生存点 7 10 17 34
遗传算法
选择----轮盘赌选择
选择用来实施适者生存的原则，即 把当前的群体中的个体按照一定方法， 挑选出一部分个体，用于构建交配池
选择算子的作用效果是提高了群体 的平均适应度。由于选择算子没有产生 新个体，所以群体中最好个体的适应值 不会因为选择操作而有所改变
3
遗传算法
遗传算法步骤
evaluation
mutation
selection crossover
遗传算法
遗传算法流程图
遗传算法
遗传算法伪代码
Procedures GA： 伪代码 begin
initialize P(0); t = 0; while(t <= T) do
for i = 1 to M do Evaluate fitness of P(t);
diam nonummy nibh euismod
tincidunt ut laoreet dolore magna
aliquam erat volutpat.
2
遗传算法关键技术
2-1 初始化 2-2 适应度函数 2-3 选择 2-4交叉 2-5变异
遗传算法
遗传算法步骤
你准备要去野游 1 个月，但是 你只能背一个限重 30 公斤的背包。 现在你有不同的必需物品，它们每一 个都有自己的「生存点数」。因此， 你的目标是在有限的背包重量下，最 大化你的「生存点数」。
Offsprings
Parents
100110 011001
变异
000111 111000
在进行完一轮「遗传变异」之后，我们用适应度函数对这些新的后代进行验证，如果函数判定它 们适应度足够，那么就会用它们从总体中替代掉那些适应度不够的染色体。
遗传算法过程
3-1 遗传算法步骤 3-2 遗传算法流程图 3-3 遗传算法伪代码
F(X) = X1^2 – X1*X2 + X3
其中 0<=X1<=5 0<=X2<=5 -2<=X3<=2
求函数最大值
遗传算法
设置迭代次数,种群内个体数量，交叉率，变异率
初始化种群
确定适应值函数
选择遗传操作算子： 选择运算 交叉运算 变异运算：
停机条件
# include <cstdlib> #include <stdio.h> # include <iostream> # include <iomanip> # include <fstream> # include <iomanip> # include <math.h> # include <ctime> # include <cstring>
// (3) 选择运算 将选择算子作用于群体；
// (4) 将交叉算子作用于群体交叉运算 ;
// (5) 将变异算子作用于群体变异运算 ;
// (6) 通过以上运算得到下一代群体P（t + 1）; //终止条件判断 t≦T：t← t+1 转到步骤2
4
问题导入与代码实现
4-1 问题 4-2 代码实现 4-3 应用前景 4-4 案例分析
初始化
遗传算法
染色体可表达为二进制数串，在这个问 题中： 1 代表基因存在 0 代表基因丢失 特定位置上的基因代表了上方背包问题 表格中的物品。
第一个位置上是 睡袋 第二个位置上是 绳索 第三个位置上是 折叠刀 第四个位置上是 手电筒 第五个位置上是 瓶子 第六个位置上是 葡萄糖
Select operation to P(t); end for for i = 1 to M/2 do
Crossover operation to P(t); end for for i = 1 to M do
Mutation operation to P(t); end for for i = 1 to M do
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，即多个基因的集合，其内
部表现是某种基因组合，它决定了个体的形
状的外部表现
3
以编码空间代替问题参数空间，从代表 问题可能有潜在解集的一个种群出发，按照
生物进化过程中适者生存、优胜略汰的原理，
以适应度作为评价个体优劣的依据，重复使
用选择、交叉、变异算子作用于群体，使之
100001
Parents 100110 011001
多点交叉
Offsprings 101010
100101
遗传算法
变异
如果现在我们从生物学的角度来看这个问题，那么请问：由上述过程产生的后代是否 有和其父母一样的性状呢？答案是否。在后代的生长过程中，它们体内的基因会发生一 些变化，使得它们与父母不同。这个过程我们称为「变异」，它可以被定义为染色体上 发生的随机变化，正是因为变异，种群中才会存在多样性。
P(t+1) = P(t); end for t = t + 1; end while End
// (1)初始化 //t是进化的代数，一代、二代、三代... //T是最大进化代数; //M是初始种群的个体数,随机生成M个个体作为初始群体 P（t）； // (2) 个体评价 计算P（t）中各个个体的适应度值；
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
A L GOR I
Genetic Algorithm
遗传算法
TM
汇报人：吴钰
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
遗传算法
遗传算法科学定义
Genetic Algorithm
1
遗 传 算 法 （ Genetic Algorithm, GA ） 是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传
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。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一
ห้องสมุดไป่ตู้
2
个种群开始的，而一个种群则由经过基因编 码的一定数目的个体组成。每个个体实际上
main() {
freopen("E:\\output.txt", "w+", stdout); string filename = "simple_ga_input.txt"; int generation; int i; int seed;
timestamp ( ); cout << “\n"; cout << "SIMPLE_GA:\n"; cout << " C++ version\n"; cout << " A simple example of a genetic algorithm.\n";
A1(100110)
A1(001110)
A1(011001)
物件 睡袋 手电筒 瓶子 总和
重量 15 5 9 29
生存点 15 5 8 28
物件 折叠刀 手电筒 瓶子 总和
重量 2 5 9 16
生存点 10 5 8 23
A1(010100)
物件 绳索 手电筒 总和
重量 3 5 8
生存点 7 5 12
目录 CONTENTS
遗传算法定义
Genetic algorithm definition
1
遗传算法过程
Problem import
3
2
遗传算法关键技术
Biological terminology
遗传算法
Code
5
4
问题与代码实现
General realization
1
遗传算法定义
1-1 遗传算法的科学定义 1-2 生物遗传 1-3 遗传算法图解过程
1.000
遗传算法
交叉
在上一个步骤中，我们已经选择出了可以产生后代的亲本染色体。那么用生物学的 话说，所谓「交叉」，其实就是指的繁殖。现在我们来对染色体 A 1 和 A4（在上一 个步骤中选出来的）进行「交叉」，见下图：
Parents 100110
011001
单点交叉
Offsprings 011110
复TI制TLE 01 细胞分裂时，遗传物质通T过IT复LE制0而2 转移到新产生的细胞中，新细胞T就IT继LE承0了3 旧细胞的基因。
选择
以一定概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于Lo适rem应ips度um 的dolo优r sit胜ame劣t, 汰的过程
consectetuer adipiscing elit, sed
不断进化，逐渐接近最优解
遗传算法
生物遗传概念
生物遗传概念
遗传算法的概念
基因
可行解的每一分量的特征
染色体 可行解的编码
个体
可行解
种群
通过适应度函数值选取的一组可行解
交叉
两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成产生一组新的可行解
变异
编码的某一分量发生变化的过程
适应度 度量某个物种对于生存环境的适应程度
物件 绳索 折叠刀 葡萄糖 总和
重量 3 2 20 25
生存点 7 10 17 34
遗传算法
选择----轮盘赌选择
选择用来实施适者生存的原则，即 把当前的群体中的个体按照一定方法， 挑选出一部分个体，用于构建交配池
选择算子的作用效果是提高了群体 的平均适应度。由于选择算子没有产生 新个体，所以群体中最好个体的适应值 不会因为选择操作而有所改变
3
遗传算法
遗传算法步骤
evaluation
mutation
selection crossover
遗传算法
遗传算法流程图
遗传算法
遗传算法伪代码
Procedures GA： 伪代码 begin
initialize P(0); t = 0; while(t <= T) do
for i = 1 to M do Evaluate fitness of P(t);
diam nonummy nibh euismod
tincidunt ut laoreet dolore magna
aliquam erat volutpat.
2
遗传算法关键技术
2-1 初始化 2-2 适应度函数 2-3 选择 2-4交叉 2-5变异
遗传算法
遗传算法步骤
你准备要去野游 1 个月，但是 你只能背一个限重 30 公斤的背包。 现在你有不同的必需物品，它们每一 个都有自己的「生存点数」。因此， 你的目标是在有限的背包重量下，最 大化你的「生存点数」。
Offsprings
Parents
100110 011001
变异
000111 111000
在进行完一轮「遗传变异」之后，我们用适应度函数对这些新的后代进行验证，如果函数判定它 们适应度足够，那么就会用它们从总体中替代掉那些适应度不够的染色体。
遗传算法过程
3-1 遗传算法步骤 3-2 遗传算法流程图 3-3 遗传算法伪代码
F(X) = X1^2 – X1*X2 + X3
其中 0<=X1<=5 0<=X2<=5 -2<=X3<=2
求函数最大值
遗传算法
设置迭代次数,种群内个体数量，交叉率，变异率
初始化种群
确定适应值函数
选择遗传操作算子： 选择运算 交叉运算 变异运算：
停机条件
# include <cstdlib> #include <stdio.h> # include <iostream> # include <iomanip> # include <fstream> # include <iomanip> # include <math.h> # include <ctime> # include <cstring>
// (3) 选择运算 将选择算子作用于群体；
// (4) 将交叉算子作用于群体交叉运算 ;
// (5) 将变异算子作用于群体变异运算 ;
// (6) 通过以上运算得到下一代群体P（t + 1）; //终止条件判断 t≦T：t← t+1 转到步骤2
4
问题导入与代码实现
4-1 问题 4-2 代码实现 4-3 应用前景 4-4 案例分析
初始化
遗传算法
染色体可表达为二进制数串，在这个问 题中： 1 代表基因存在 0 代表基因丢失 特定位置上的基因代表了上方背包问题 表格中的物品。
第一个位置上是 睡袋 第二个位置上是 绳索 第三个位置上是 折叠刀 第四个位置上是 手电筒 第五个位置上是 瓶子 第六个位置上是 葡萄糖