第6章 遗传算法1
第6章 大数据分析与挖掘习题答案
（1）请阐述什么是大数据分析。
大数据分析的主要任务主要有：第一类是预测任务，目标是根据某些属性的值，预测另外一些特定属性的值。
被预测的属性一般称为目标变量或因变量，被用来做预测的属性称为解释变量和自变量；第二类是描述任务，目标是导出概括数据中潜在联系的模式，包括相关、趋势、聚类、轨迹和异常等。
描述性任务通常是探查性的，常常需要后处理技术来验证和解释结果。
具体可分为分类、回归、关联分析、聚类分析、推荐系统、异常检测、链接分析等几种。
（2）大数据分析的类型有哪些？大数据分析主要有描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析等。
（3）举例两种数据挖掘的应用场景？（1）电子邮件系统中垃圾邮件的判断电子邮件系统判断一封Email是否属于垃圾邮件。
这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。
它的主要原理就是，根据电子邮件中的词汇，是否经常出现在垃圾邮件中进行判断。
例如，如果一份电子邮件的正文中包含“推广”、“广告”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
（2）金融领域中金融产品的推广营销针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。
然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效地细分客户。
将全体客户划分为诸如：理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者等。
其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
（4）简述数据挖掘的分类算法及应用。
K-Means算法也叫作k均值聚类算法，它是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。
决策树算法是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法，它是一种典型的分类方法，最早产生于上世纪60年代。
决策树算法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，因此在本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
遗传算法
1.1引言
生命科学--与工程科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是近代科学技术发展的一个显著特点，而遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特征和趋势。
遗传算法(Genetic Algorithm-GA)，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，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1 975年首先提出的[1]。J.Holland教授和他的研究小组围绕遗传算法进行研究的宗旨有两个，一是抽取和解释自然系统的自适应过程，二是设计具有自然系统机理的人工系统。毫无疑问，Holland教授的研究，无论对白然系统还是对人工系统都是十分有意义的。
生物的各项生命活动都有它的物质基础，生物的遗传与变异也是这样。根据现代细胞学和遗传学的研究得知，遗传物质的主要载体是染色体(chromsome)，染色体主要是由DNA(脱氧核糖核酸)和蛋白质组成，其中DNA又是最主要的遗传物质。现代分子水平的遗传学的研究又进一步证明，基因(gene)是有遗传效应的片段，它储存着遗传信息，可以准确地复制，也能够发生突变，并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的性状。生物体自身通过对基因的复制(reproduction)和交叉(crossover)，即基因分离、基因自由组合和基因连锁互换的操作使其性状的遗传得到选择和控制。同时，通过基因重组、基因变异和染色体在结构和数目上的变异产生丰富多采的变异现象。需要指出的是，根据达尔文进化论，多种多样的生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和上述的遗传和变异生命现象分不开的。生物的遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定;生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以至于形成了新的物种，推动了生物的进化和发展。
1100|0 -> 11001
表1.2
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
《人工智能》课程习题
《人工智能》课程习题第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？1-6. 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？第二章知识表示方法2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?再定义描述过河方案的谓词：L-R(x, x1, y, y1,S)：x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L (x, x1, y, y1,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2) 过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3, 0, 2, 2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L (3, 0, 0, 1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3, 2, 1, 0,S4)Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)R-L (1, 1, 1, 1,S5)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2, 2, 2, 0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L (0, 0, 2, 1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)L-R(0, 0, 3, 2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L (0, 1, 1, 0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)2-3利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。
MATLAB智能算法30个案例分析
MATLAB 智能算法30个案例分析第1 章1、案例背景遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。
遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。
基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。
一定数量的个体组成了群体（Population)。
群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模。
而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。
2、案例目录：1.1 理论基础1.1.1 遗传算法概述1. 编码2. 初始群体的生成3. 适应度评估4. 选择5. 交叉6. 变异1.1.2 设菲尔德遗传算法工具箱1. 工具箱简介2. 工具箱添加1.2 案例背景1.2.1 问题描述1. 简单一元函数优化2. 多元函数优化1.2.2 解决思路及步骤1.3 MATLAB程序实现1.3.1 工具箱结构1.3.2 遗传算法中常用函数1. 创建种群函数—crtbp2. 适应度计算函数—ranking3. 选择函数—select4. 交叉算子函数—recombin5. 变异算子函数—mut6. 选择函数—reins7. 实用函数—bs2rv8. 实用函数—rep1.3.3 遗传算法工具箱应用举例1. 简单一元函数优化2. 多元函数优化1.4 延伸阅读1.5 参考文献3、主程序：1. 简单一元函数优化：clcclear allclose all%% 画出函数图figure(1);hold on;lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线xlabel('自变量/X')ylabel('函数值/Y')%% 定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=20; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.95; %代沟px=0.7; %交叉概率pm=0.01; %变异概率trace=zeros(2,MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %初始种群%% 优化gen=0; %代计数器X=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换ObjV=sin(10*pi*X)./X; %计算目标函数值while gen<MAXGENFitnV=ranking(ObjV); %分配适应度值SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组SelCh=mut(SelCh,pm); %变异X=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换ObjVSel=sin(10*pi*X)./X; %计算子代的目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代，得到新种群X=bs2rv(Chrom,FieldD);gen=gen+1; %代计数器增加%获取每代的最优解及其序号，Y为最优解,I为个体的序号[Y,I]=min(ObjV);trace(1,gen)=X(I); %记下每代的最优值trace(2,gen)=Y; %记下每代的最优值endplot(trace(1,:),trace(2,:),'bo'); %画出每代的最优点grid on;plot(X,ObjV,'b*'); %画出最后一代的种群hold off%% 画进化图figure(2);plot(1:MAXGEN,trace(2,:));grid onxlabel('遗传代数')ylabel('解的变化')title('进化过程')bestY=trace(2,end);bestX=trace(1,end);fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\n'])2. 多元函数优化clcclear allclose all%% 画出函数图figure(1);lbx=-2;ubx=2; %函数自变量x范围【-2,2】lby=-2;uby=2; %函数自变量y范围【-2,2】ezmesh('y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)',[lbx,ubx,lby,uby],50); %画出函数曲线hold on;%% 定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=50; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.95; %代沟px=0.7; %交叉概率pm=0.01; %变异概率trace=zeros(3,MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2); %初始种群%% 优化gen=0; %代计数器XY=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换X=XY(:,1);Y=XY(:,2);ObjV=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %计算目标函数值while gen<MAXGENFitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组SelCh=mut(SelCh,pm); %变异XY=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换X=XY(:,1);Y=XY(:,2);ObjVSel=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %计算子代的目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代，得到新种群XY=bs2rv(Chrom,FieldD);gen=gen+1; %代计数器增加%获取每代的最优解及其序号，Y为最优解,I为个体的序号[Y,I]=max(ObjV);trace(1:2,gen)=XY(I,:); %记下每代的最优值trace(3,gen)=Y; %记下每代的最优值endplot3(trace(1,:),trace(2,:),trace(3,:),'bo'); %画出每代的最优点grid on;plot3(XY(:,1),XY(:,2),ObjV,'bo'); %画出最后一代的种群hold off%% 画进化图figure(2);plot(1:MAXGEN,trace(3,:));grid onxlabel('遗传代数')ylabel('解的变化')title('进化过程')bestZ=trace(3,end);bestX=trace(1,end);bestY=trace(2,end);fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\nZ=',num2str(bestZ), '\n']) 第2 章基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法1.1案例背景1.1.1 非线性规划方法非线性规划是20世纪50年代才开始形成的一门新兴学科。
遗传算法
第1章遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm）起始于20世纪60年代，主要由美国Michigan大学的John Holland与其同事和学生研究形成了一个较完整的理论和方法。
从1985年在美国卡耐基梅隆大学召开的第5届目标遗传算法会议（Intertional Conference on Genetic Algorithms:ICGA’85）到1997年5月IEEE的Transaction on Evolutionary Computation创刊，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究逐渐成熟。
1.1遗传算法的产生与发展（略）1.2遗传算法概要1.2.1生物进化理论和遗传算法的知识遗传：变异：亲代和子代之间，子代和子代的不同个体之间总有些差异，这种现象称为变异，变异是随即发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源生存斗争和适者生存：下面给出生物学的几个基本概念知识，这对于理解遗传算法很重要。
染色体：是生物细胞中含有的一种微小的丝状化合物，是遗传物质的主要载体，由多个遗传因子—基因组成。
遗传因子（gene）:DNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位，也称基因。
生物的基因根据物种的不同而多少不一。
个体（individual）:指染色体带有特征的实体种群（population）:染色体带有特征的个体的集合进化（evolution）;生物在其延续生命的过程中，逐渐适应其生存环境使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化。
生物的进化是以种群的形式进行的。
适应度（fitness）:度量某个物种对于生存环境的适应程度选择（selection）:指以一定的概率从种群中选择若干个体的操作复制(reproduction)交叉(crossorer)变异（musation）：复制时很小的概率产生的某些复制差错编码（coding）:DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，也即进行了遗传编码。
第6章多目标优化
第6章多目标优化多目标优化是指在优化问题中存在多个目标函数的情况下，寻求一组最优解，使得这些目标函数在给定约束条件下均得到最优化。
多目标优化问题在现实生活中存在广泛的应用，如工程设计、金融投资、交通规划等领域。
多目标优化问题常用的解决方法有多种，如加权法、边界矩阵法、非支配排序遗传算法(NSGA)等。
其中，NSGA算法是一种经典的多目标优化算法，具有较高的效率和良好的收敛性。
NSGA算法的基本思想是通过遗传算法的进化过程，不断生成潜在解集，并根据这些解集的非支配关系进行排序。
在排序的过程中，通过计算个体与其他个体的支配关系，将其分为不同等级，以判断个体的优劣程度。
通过遗传算子的选择、交叉和变异等操作，对潜在解集进行进一步的扩展和优化。
最终，NSGA算法将找到一组尽可能多的非支配解集，这些解集在多个目标函数下均得到最优化。
NSGA算法的核心是非支配排序和拥挤度计算。
非支配排序是指对解集中的个体进行排序，根据个体与其他个体的支配关系，划分为不同等级。
拥挤度计算是指对非支配排序之后的解集中的个体，计算其在目标空间中的拥挤度值，用来表征个体的多样性和密度情况。
通过综合考虑非支配排序和拥挤度计算，NSGA算法能够在解集中找到更多的多样性解，提供更多的选择。
多目标优化问题的解决需要综合考虑多个目标函数之间的权衡和平衡，不同的权重设置可能会得到不同的最优解集。
因此，在实际应用中，需要根据问题的特点和具体要求，合理选择权重设置和目标函数的优化策略。
此外，多目标优化问题还需要考虑约束条件的处理和优化算法的选择，以找到最优解集。
总结来说，多目标优化是求解具有多个目标函数的优化问题，通过综合考虑多个目标函数之间的平衡，寻求一组最优解。
NSGA算法是一种常用的多目标优化算法，通过非支配排序和拥挤度计算等技术，能够有效地找到多样性解集。
在实际应用中，需要根据具体问题的特点和要求，合理选择优化策略和算法。
《遗传算法原理及应用》课程教学大纲
《遗传算法原理及应用》课程教学大纲课程名称：遗传算法原理及应用课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标遗传算法原理及应用是电子信息工程专业的一门任意选修课。
通过本门课的学习，要求学生理解基本遗传算法的特点、思想及其实现过程，了解GA的发展及其应用，熟悉MATLAB遗传算法工具箱函数及其初步应用，并不断提高分析和解决具体问题的能力。
该课程主要包括基本遗传算法，遗传算法的基本、高级实现技术，并行遗传算法，遗传算法的数学理论及应用等。
本门课程与《数字图像处理》、《人工神经网络》、《机器学习与应用》等专业选修课程内容具有较强的相关性和融合性。
其具体的课程教学目标为：课程教学目标1：了解遗传算法的特点、发展及应用。
课程教学目标2：理解GA的基本实现方法以及一些高级实现技术。
理解模式和模式定理；了解评价遗传算法的一些常用测试函数。
课程教学目标3：了解遗传算法在数值函数优化、多目标优化、装箱、旅行商等问题中的应用。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
通过本课程的学习，使学生了解遗传算法的生物学基础、特点、发展及应用；理解SGA、GA的一些基本及高级实现技术；掌握模式的概念和模式定理的含义；了解进行遗传算法评价的常用测试函数，SGA的收敛性分析；了解遗传算法在多领域中的应用。
三、先修课程高等数学、算法与数据结构、计算机基础与应用、计算机仿真（Matlab和Multisim）等。
四、课程教学重、难点教学重点：遗传算法的各种基本编码方法、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子；教学难点：GA倒位算子及二倍体显性操作算子的基本实现； GA 的运行参数和约束条件的处理方法；变长度染色体遗传算法、小生境遗传算法和混合遗传算法的基本思想。
五、课程教学方法与教学手段本课程以课堂讲授、讨论、交流为主，课下自学为辅。
遗传算法综述
遗传算法综述遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。
进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
在阅读了一些相关资料后，我整理出这篇综述，将通过五个部分来介绍遗传算法以及其在计算机科学领域的相关应用、一、起源和发展分支尝试性地将生物进化过程在计算机中模拟并用于优化问题求解开始于20世纪50年代末，其目的是将生物进化的思想引入许多工程问题中而成为一种优化工具，这些开拓性的研究工作形成了遗传算法的雏形。
但当时的研究进展缓慢，收效甚微。
原因是由于缺少一种通用的编码方式，人们只有通过变异才能改变基因结构，而无法使用交叉，因而增加了迭代次数。
同时算法本身需要较大的计算量，当时的计算机速度便无法满足要求，因而限制了这一仿生过程技术的迅速发展。
20世纪60年代中期，Holland在Fraser和Bremermann等人研究成果的基础上提出了位串编码技术，这种编码技术同时适用于变异操作和交叉操作。
遗传算法的真正产生源于20世纪60年代末到70年代初，美国Michigan大学的Holland教授在设计人工适应系统中开创性地使用了一种基于自然演化原理的搜索机制，并于1975年出版了著名的专著“Adaptation in Natural andArtificial Systems”，这些有关遗传算法的基础理论为遗传算法的发展和完善奠定了的基础。
同时，Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中，设计了遗传算法执行策略和性能评价指标，他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用，而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指标则仍是目前衡量遗传算法优化性能的主要手段。
在Holland教授和他的学生与同事De Jong进行大量有关遗传算法的开创性工作的同时，德国柏林工业大学的Rechenberg和Schwefel等在进行风洞实验时，为了对描述物体形状的参数进行优化以获得更好的实验数据，将变异操作引入计算模型中，获得了意外的优良效果。
第6章 基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现
第六章
MATLAB优化算法案例分析与应用
图6- 14 某工作面温度、湿度与通风量之间 的关系图
第六章
MATLAB优化算法案例分析与应用
适 应 度 曲 线 终 止 代 数 ＝ 10 4.5
平均适应度
4
适应度
3.5
3
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11
进化代数
图6- 15 遗传算法适应度曲线
第六章
MATLAB优化算法案例分析与应用
%
标记中心
[A, id] = max([s.Area]);
bw(labelmatrix(cc)~=id)=0;
bw = imdilate(bw,blk); % 膨胀
im_sep = immultiply(im_org,bw);
% figure,imshow(im_sep);title('seperate brain,gray matter and white matter')
%% 大脑灰白质提取 % lev2 = 50/255; % 阈值
% L = zeros(size(im_sep)); %0=背景
% L(im_sep<lev2 & im_sep>0) = 2; %2=灰质
第六章 MRI大 脑 图 像
MATLAB优化算法案例分析与应用
图6- 3 大脑灰白质原始图像
第六章
-0.1 -0.12
0
GA BP预 测 误 差 回归预测误差
5
10 15 20 25 30 35 40 45
误 差 error
图6- 18 GA_BP预测和回归预测工作面误差 比较
920087-人工智能导论(第4版)-第6章 智能计算及其应用(导论)
二进制串 12...n
Gray 1 2... n
二进制编码 Gray编码
k
k
1
1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
k
k i (mod 2) i 1
17
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换，可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想：把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。
Introduction of Artificial Intelligence
第 6 章 智能计算及其应用
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017.7
第6章 智能计算及其应用
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能 计 算 也 称 为 计 算 智 能 (computational intelligence, CI)。
（4）稳定性原则： 指算法对其控制参数及问题的数 据的敏感度。
（5）生物类比原则：在生物界被认为是有效的方法
及操作可以通过类比的方法引入到算法中，有时会带
来较好的结果。
9
第6章 智能计算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
19
6.2.4 群体设定
2. 种群规模的确定 群体规模太小，遗传算法的优化性能不太好，易陷
人工智能导论: 阶段作业2
1.
模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不精确推理。
2.
3.
1.正确
2.错误
知识点:
第4章不确定性推理方法
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
4.
模糊逻辑是一种朦胧的、含糊的思维方式。
5.
1.正确
2.错误
知识点:
第4章不确定性推理方法
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
6.
在遗传算法中，适应度大的个体被选择的概率大，但不是说一定能够被选上。
7.
1.正确
2.错误
知识点:
第6章智能计算及其应用
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
8.
遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律。
13.
专家系统是一个大型的软件，它的功能应该不低于人类专家解决问题的能力。
14.
15.
1.正确
2.错误
知识点:
第7章专家系统与机器学习
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
16.
如果将Hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点，那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程。
5.
6.
1.closΒιβλιοθήκη d表用于存放所有已生成而未扩展的节点
第六章 遗传算法
• 回国后不久，便和表姐艾玛· 韦奇伍德结婚，搬 到一处乡村住所——对于他的研究而言，这里的 花园和温室简直就是天然实验室。另外，得益于 殷实的家底，他能轻松维持生活与研究。
• 19世纪30年代末，达尔文开始著书阐述自己的理 论。为了确保证据和论点无可挑剔，他在二十多 年后才将著作公开发表(达尔文急着发表《物种 起源》的另一个原因是，他的竞争对手阿尔弗雷 德· 华莱士也准备发表相似的理论)。
轮盘赌选择方法
• 令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中 第i个染色体的适应度值，它产生后代的能力正 好为其适应度值所占份额fi／Σfi。 • 显然，适应度越大的个体被选到的机会就越大。
④
30.9%
①
14.4%
③
5.5% 49.2%
②
分级选择
• 轮盘赌方法简单，但当适应度变化较大时就会 有问题：适应度太小的可能没机会被选到。
HMS Beagle
• 1836年10月返回英国。达尔文的书信和一些标 本开始在英国科学界流传，不少科学家已把他 看作同行。学术界的认可更坚定了达尔文的研 究之路，他完全将父亲的期望抛在脑后。 • 他带回的“宝藏”即便在今天看来也是一个大 型数据库：368页动物学笔记、1,383页地质学 笔记、770页日记、1,529个保存在酒精瓶里的 物种标本、3,907个风干的物种标本，这还没算 上从加拉帕戈斯群岛捕捉的活海龟。
• 遗传算法从1975年提出以来，在国际上已经形成 了一个比较活跃的研究领域，已召开了多次比较 重要的国际会议和创办了很多相关的国际刊物。 • 遗传算法已用于求解带有应用前景的一些问题， 例如遗传程序设计、函数优化、排序问题、人工 神经网络、分类系统、计算机图像处理和机器人 运动规划等。
遗传算法和人工智能
计算机视觉中的遗传算法应用
目标识别：通过遗传算法优化目标识别算法，提高识别准确率和速度 图像分割：利用遗传算法对图像进行分割，提取出感兴趣的区域 特征提取：遗传算法用于特征提取，提高特征的鲁棒性和有效性 模型优化：遗传算法在模型优化中应用，提高模型的泛化能力和预测精度
智能控制中的遗传算法应用
遗传算法在智能机器人控制中的应用 遗传算法在智能交通系统中的应用 遗传算法在智能电网调度中的应用 遗传算法在智能推荐系统中的应用
遗传算法和人工智能
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目录
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遗传算法简介
人工智能与遗 传算法的关系
遗传算法在人 工智能中的应
用实例
遗传算法的优 缺点和未来发
展
人工智能的伦 理和社会影响
01
添加章节标题
02
遗传算法简介
起源和概念
06
人工智能的伦理和社会影响
人工智能的伦理问题
隐私保护：如何保护用户的个人信息不被滥用 公平性：如何确保人工智能决策的公平性和透明度 安全性：如何确保人工智能系统的安全性和可靠性 责任归属：当人工智能系统出现问题时，如何确定责任归属
人工智能对就业的影响
自动化取代：人工智 能可能导致一些低技 能工作被自动化取代
遗传算法的改进方向和未来发展前景
改进方向：提高 计算效率，减少 计算复杂度
改进方向：增强算 法的鲁棒性，提高 算法的稳定性
未来发展前景：应 用于更多领域，如 医疗、金融、交通 等
未来发展前景：与 其他算法相结合， 提高解决问题的能 力
遗传算法与其他优化算法的比较和结合
遗传算法入门到掌握
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。
智能控制基础 教学大纲
《智能控制基础》教学大纲课程编号：022019课程名称：智能控制基础课程英文名称：The Basic of Intelligent Control课程性质：限选总学时：48学分： 3教材：1．Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy Control（ISBN 7-302-04937-8）. 清华大学出版社，2001年2．师黎，陈铁军，李晓媛，姚利娜. 智能控制理论及应用（ISBN 978-7-302-16157-8）. 清华大学出版社，2009年主要参考书：1. 蔡自兴编著，《智能控制（第二版）》，电子工业出版社，2004年版2. 孙增圻编著，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，1997年版3. 冯冬青编著，《模糊智能控制》，化学工业出版社，1998年版4. 李士勇编著，《模糊控制、神经控制和智能控制论》，哈尔滨工业大学出版社，1996年版5. 易继锴等编著，《智能控制技术》，北京工业大学出版社，1999年版6. 张化光等编著，《智能控制基础理论及应用》，机械工业出版社，2005年版7. Simon Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation (Second Edition), Printice Hall ，清华大学出版社，2001年版8. Junhong Nie & Derek Linkens, Fuzzy-Neural Control-Principles, Algorithms and Applications ，Prentice Hall International (UK) Ltd. Hertfordshire, UK,19959.D. Drinkov, H. Hellendoorn, M. Reinfrank, An Introduction to Fuzzy Control, Springer ，Springer-Verlag New York, Inc. New York, NY, USA ，199310. 李国勇编著，《智能控制及其MATLAB 实现》，电子工业出版社，2005年11. 李人厚等编著，《智能控制理论和方法》，西安电子科技大学出版社，2007年12. 诸静等著，《模糊控制原理与应用》，机械工业出版社，1995年版13.王顺晃，舒迪前编著，《智能控制系统及其应用》，机械工业出版社，1995年版14.王永骥，涂健编著，《神经元网络控制》，机械工业出版社，1998年版15. 周东华等编著，《现代故障诊断与容错控制》，清华大学出版社，2000年版16. 师黎等编著，《智能控制实验与综合设计指导》，清华大学出版社，2008年版一、课程的性质与任务本课程是自动化专业、电气工程及其自动化专业的一门专业基础课程。
遗传算法
群体成员按适应值大小从好到坏依次排列：x1 , x2 , , x N
个体 xi分配选择概率 pi
a bi pi M ( M 1)
按转盘式选择的方式选择父体
24
6.2.4 选择
8
群体（Population）
婚配（Marry） 变异（Mutation）
6.1.4 遗传算法设计的基本内容
编码方案：怎样把优化问题的解进行编码。
适应度函数：怎样根据目标函数构建适应度函数。
选择策略：优胜劣汰。
控制参数：种群的规模、算法执行的最大代数、 执行不同遗传操作的概率等。
遗传算子：选择、交叉、变异。 算法终止准则：规定一个最大的演化代数，或算 法在连续多少代以后解的适应值没有改进。
1. 个体选择概率分配方法
（2） 排序方法 （rank-based model） ② 非线性排序： Z. Michalewicz
将群体成员按适应值从好到坏依次排列，并按下式分
配选择概率：
q(1 q)i 1 pi M 1 ( 1 q )
i 1,2,, M 1 iM
多参数映射编码的基本思想：把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。
多参数映射编码中的每个子串对应各自的编码参数， 所以，可以有不同的串长度和参数的取值范围。
15
6.2.2 群体设定
1. 初始种群的产生
（1）根据问题固有知识，把握最优解所占空间在整
个问题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设
9
第6章 遗传算法及其应用
6.1 遗传算法的产生与发展
第6章 进化计算
遗传算法的基本操作
（2）交叉（Crossover Operator）
复制操作能从旧种群中选择出优秀者，但不能创造 新的染色体。而交叉模拟了生物进化过程中的繁殖现 象，通过两个染色体的交换组合，来产生新的优良品 种。
交叉的过程为：在匹配池中任选两个染色体，随机 选择一点或多点交换点位置；交换双亲染色体交换点 右边的部分，即可得到两个新的染色体数字串。
遗传算法的构成要素
（1）染色体编码方法 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号来表示群
体中的个体，其等位基因是由二值符号集{0,1}所组成。 初始个体基因值可用均匀分布的随机值生成，如 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是18。
x 100111001000101101
（2）个体适应度评价：基本遗传算法用与个体适应 度成正比的概率来决定当前群体中每个个体遗传到 下一代群体中的概率多少。为正确计算这个概率， 要求所有个体的适应度必须为正数或零。因此，必 须先确定由目标函数值J到个体适应度f之间的转换 规则。
遗传算法的特点
遗传算法从由很多个体组成的一个初始群体开 始最优解的搜索过程，而不是从一个单一的个体开始 搜索，这是遗传算法所特有的一种隐含并行性，因此 遗传算法的搜索效率较高。
（3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。传统的 优化算法不仅需要利用目标函数值，而且需要目标函 数的导数值等辅助信息才能确定搜索方向。而遗传算 法仅使用由目标函数值变换来的适应度函数值，就可 以确定进一步的搜索方向和搜索范围，无需目标函数 的导数值等其他一些辅助信息。
遗传算法的特点
遗传算法可应用于目标函数无法求导数或导数不 存在的函数的优化问题，以及组合优化问题等。
（4）遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、 交叉、变异等运算都是以一种概率的方式来进行的， 因而遗传算法的搜索过程具有很好的灵活性。随着进 化过程的进行，遗传算法新的群体会更多地产生出许 多新的优良的个体。
第6章 基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现
交换，此时甲的数字为489，乙的数字为756；如果为数字2，则甲手上的8
和乙手上的5 交换，此时甲的数字为 759，乙的数字为486；如果为数字 3， 则甲手上的9 和乙手上的6 交换，此时甲的数字为 786，乙的数字为459；如
MATLAB优化算法案例分析与应用
% 输
% 隐
藏层
outputnum = 1; 出层 % 输
%构建网络
nntwarn off 告消除 net=newff(input_train,output_train,hiddennum); % 警
第六章
MATLAB优化算法案例分析与应用
交叉操作具体又是什么含义呢？打个比方，甲手上有789这三个数字，且
得到相应的权值和阈值，从而可以稳定的控制 BP神经网络结构
，实现问题的快速高效求解，并且大大地提高算法稳定性。
第六章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•6.1 遗传算法
• 遗传算法（GA）是模仿自然界生物进化理论发展而来的一 个高度并行，自适应检测算法。遗传算法通过仿真生物个体， 区别个体基因变化信息来保留高适应环境的基因特征，消除低 适应环境的基因特征，以实现优化目的。遗传算法能够在数据
0.08
MATLAB优化算法案例分析与应用
GA BP预 测 误 差 0.06 0.04 0.02 0 -0.02 -0.04 -0.06 -0.08 -0.1 -0.12 回归预测误差
0
5
10
15
20 25 误 差 error
30Leabharlann 354045图6- 18 GA_BP预测和回归预测工作面误差 比较
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- 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)。
三、 GA的主要特点 的主要特点 （1）更适合于大规模复杂问题的优化； （2）其算法是从许多点开始并行操作， 而非局限于一点，因而可以有效地防止 搜索过程收敛于局部最优解； （3）算法是对参数的编码进行操作，而 3 非对参数本身； （4）算法的寻优规则是由概率决定的，而 非确定性的；
（5）对于待寻优的函数基本无限制； （6）操作简单、鲁棒性强、计算速度快等。 四、GA的基本操作 的基本操作
第6章 章Genetic Algorithms） 是一种基于自然选择和基因遗传学原理的 优化搜索方法。它是John.H.Holland根据生 优化算法。 物进化的模型提出的一种优化算法 优化算法 一、 GA的定义 是仿照的生物进化自然选择过程中所表 现出来的优化规律和方法，解决高度复杂 工程问题的一种计算方法。 二、 GA的一般原理
（1）复制 复制（Reproduction） 。 复制 （2）交叉 交叉（Crossover Operator） 。 交叉 （3）变异 变异（Mutation Operator ） 。 变异 例子： 例子：
按生物进化论机理 遗传、变异和 生物进化论机理（遗传 生物进化论机理 遗传、 选择）和进化原理 适者生存，优胜劣 进化原理（适者生存 选择 进化原理 适者生存， 汰）在复杂空间中进行的鲁棒性搜索方 法。 模拟自然界优胜劣汰的进化现象， 模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把 搜索空间映射为遗传空间， 搜索空间映射为遗传空间，把可能的解 编码成一个向量——染色体，向量的每 染色体， 编码成一个向量 染色体 个元素称为基因。 个元素称为基因。 通过不断计算各染色体的适应值， 通过不断计算各染色体的适应值，选 择最好的染色体，获得最优解。 择最好的染色体，获得最优解