遗传算法实验三
TSP问题求解实验报告
TSP问题求解（一）实验目的熟悉和掌握遗传算法的原理，流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。
（二）实验原理巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。
TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。
最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。
1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。
TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。
近年来，有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出，例如Hopfield神经网络方法，模拟退火方法以及遗传算法方法等。
TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。
在如此庞大的搜索空间中寻求最优解，对于常规方法和现有的计算工具而言，存在着诸多计算困难。
借助遗传算法的搜索能力解决TSP问题，是很自然的想法。
基本遗传算法可定义为一个8元组：（SGA）=（C，E，P0，M，Φ，Г，Ψ，Τ）C ——个体的编码方法，SGA使用固定长度二进制符号串编码方法；E ——个体的适应度评价函数；P0——初始群体；M ——群体大小，一般取20—100；Ф——选择算子，SGA使用比例算子；Г——交叉算子，SGA使用单点交叉算子；Ψ——变异算子，SGA使用基本位变异算子；Т——算法终止条件，一般终止进化代数为100—500；问题的表示对于一个实际的待优化问题，首先需要将其表示为适合于遗传算法操作的形式。
用遗传算法解决TSP，一个旅程很自然的表示为n个城市的排列，但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。
路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然，最简单的表示方法。
它在编码，解码，存储过程中相对容易理解和实现。
例如：旅程（5-1-7-8-9-4-6-2-3）可以直接表示为（5 1 7 8 9 4 6 2 3）（三）实验内容N>=8。
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：
1
（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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利用遗传算法求解TSP问题
利⽤遗传算法求解TSP问题⼀、摘要TSP问题是指给定平⾯上N个点及每点的坐标，求⼀条路径，遍历所有的点并回到起点，使这条路径长度最⼩。
TSP问题是⼀个组合优化问题。
该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。
因此，任何能使该问题的求解得以简化的⽅法，都将受到⾼度的评价和关注。
遗传算法是⼈⼯智能⽅法的⼀种，⽤于求解各种传统⽅法不⽅便求解或耗时很长的问题。
下⾯给出遗传算法求解TSP问题的步骤。
在传统遗传算法求解TSP的基础上，提出了⼀种新的编码⽅式，并且讨论了⼀种优化⽅法的可⾏性。
本次实验的程序⾸先在matlab上验证了基本的算法，然⽽由于matlab运⾏较慢，故⼜移植到C++平台上，经过测试，实验结果良好。
⼆、算法实现遗传算法的实现主要包括编码、选择、交叉、编译、将个体放⼊新种群这么⼏个步骤，经过很多代的编译求解，以逼近最优解。
下⾯讨论每⼀个步骤的实现，其中编码⽅式是我在考虑了传统编码⽅式不利于计算的缺点下，重新设计的⼀种全新的编码⽅式。
编码在传统TSP问题中，编码可以直接采⽤⼆进制编码或⾃然编码的形式，⽐如直接把城市转化成（2,5,4,1,3,6）的形式，表⽰从2到5到4到1到3到6最后回到起点。
但是在求解TSP问题时，如果直接采⽤此种编码⽅式，会导致在交叉或变异时出现冲突的情况。
如（2,5,4,1,3,6）和（3,5,6,1,2,4）交换后变成了（2,5,6,1,2,6）和（3,5,4,1,3,4），显然路径出现了冲突的现象，传统的解决⽅式是通过逐步调整的⽅法来消除冲突，但是这种⽅法增加了编码的复杂度，不利于问题的求解，根据问题的特点，提出了采⽤⼀种插⼊序号的编码⽅式。
假设6个城市（1,2,3,4,5,6）现在有编码（1,1,2,2,1,3），让第n个编码表⽰n放在第⼏个空格处。
那么⽣成路径的规则是⾸先取1放在第⼀个（1），然后取2放在第⼀个空格处（2，1），然后取3放在第⼆个空格处（2,3,1），然后取4放在第⼆个空格处（2,4,3,1）然后取5放在第⼀个空格处（5,2,4,3,1）最后取6放在第3个空格处（5,2,6，4,3,1）。
无人智能任务规划方案
无人智能任务规划方案1. 引言在无人智能领域，任务规划是非常重要的一项技术。
无人智能系统需要能够自主地完成各种任务，如路径规划、资源分配、任务调度等。
本文将介绍一个针对无人智能任务规划的方案，旨在提高系统的智能、效率和可靠性。
2. 背景无人智能系统一直在快速发展，应用领域广泛，包括无人驾驶汽车、无人机、工业自动化等。
这些系统通常需要根据任务要求进行规划，如找到最短路径、规划航线、分配资源等。
传统的任务规划方法在处理复杂任务时存在一定的局限性，无法满足实际应用的需求。
3. 方法3.1 状态空间搜索状态空间搜索是一种常用的任务规划方法。
该方法将任务规划问题转化为在状态空间中搜索最优解的问题。
状态空间由各种可能的状态组成，搜索算法通过遍历状态空间，找到最优解。
3.2 强化学习强化学习是一种基于智能体与环境进行交互的学习方法。
在任务规划中，可以将系统视为智能体，环境为任务执行过程。
强化学习算法能够根据环境的奖励反馈，动态调整系统的行为，从而实现优化的任务规划。
3.3 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法。
在任务规划中，可以将任务规划问题转化为遗传算法中的优化问题。
通过遗传算法，系统可以不断进化，逐渐找到更优的任务规划方案。
4. 实验设计为了验证提出的任务规划方案的有效性，设计了一系列实验。
实验设置如下：1.实验一：比较状态空间搜索、强化学习和遗传算法在规划简单任务时的效果。
2.实验二：测试系统在处理复杂任务时的性能，比较任务规划方案的智能程度。
3.实验三：评估系统的实时性能，测试系统在不同时间限制下的任务规划效果。
5. 实验结果与分析通过对实验数据的分析，得出以下结论：1.状态空间搜索在规划简单任务时表现良好，但在处理复杂任务时速度较慢。
2.强化学习在处理复杂任务时表现出较强的智能和适应性，但需要大量的训练数据。
3.遗传算法在规划复杂任务时能够找到相对较优的解，但搜索过程较为耗时。
4.综合考虑不同的任务特点和需求，在任务规划中可以采用混合方法，结合多种算法优势。
遗传算法实验报告
遗传算法实验报告遗传算法实验报告引言：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等操作，逐步优化问题的解。
本实验旨在探究遗传算法在解决优化问题中的应用，并通过实验验证其效果。
一、实验背景遗传算法最早由美国科学家约翰·霍兰德于20世纪60年代提出，其灵感来源于达尔文的进化论。
遗传算法通过基因编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，模拟了进化过程中的遗传和变异，从而找到问题的最优解。
二、实验目的本实验旨在通过遗传算法解决一个经典的优化问题，验证其在解决实际问题中的有效性。
同时，对遗传算法的参数设置和操作过程进行调整和优化，以提高算法的性能。
三、实验步骤1. 问题定义：选择一个经典的优化问题，例如旅行商问题（TSP）或背包问题。
2. 解空间建模：将问题的解表示为染色体，设计基因编码方式。
3. 适应度函数定义：根据问题的特点，设计一个能够评估染色体解的适应度函数。
4. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群。
5. 选择操作：根据适应度函数，选择一部分较优秀的染色体作为父代。
6. 交叉操作：通过交叉操作，生成新的子代染色体。
7. 变异操作：对子代染色体进行变异操作，引入新的基因变异。
8. 适应度评估：计算新的子代染色体的适应度。
9. 父代替换：根据适应度函数，选择一部分较优秀的子代染色体替换掉父代染色体。
10. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，若满足则结束算法，否则返回步骤5。
11. 输出结果：输出最优解及其适应度值。
四、实验结果与分析通过实验，我们得到了一组优化问题的最优解，并计算出其适应度值。
通过观察实验结果，我们可以发现遗传算法在解决优化问题中的有效性。
同时，我们还可以通过调整遗传算法的参数和操作过程，进一步提高算法的性能。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遗传算法的原理和应用。
遗传算法作为一种优化算法，具有较强的适应性和鲁棒性，在解决实际问题中具有广泛的应用前景。
TSP问题遗传算法求解实验报告
一、旅行商问题所谓旅行商问题(Travelling Salesman Problem , TSP)，即最短路径问题，就是在给定的起始点S到终止点T的通路集合中，寻求距离最小的通路，这样的通路成为S点到T点的最短路径。
在寻找最短路径问题上，有时不仅要知道两个指定顶点间的最短路径，还需要知道某个顶点到其他任意顶点间的最短路径。
遗传算法方法的本质是处理复杂问题的一种鲁棒性强的启发性随机搜索算法，用遗传算法解决这类问题，没有太多的约束条件和有关解的限制，因而可以很快地求出任意两点间的最短路径以及一批次短路径。
假设平面上有n个点代表n个城市的位置, 寻找一条最短的闭合路径, 使得可以遍历每一个城市恰好一次。
这就是旅行商问题。
旅行商的路线可以看作是对n 个城市所设计的一个环形, 或者是对一列n个城市的排列。
由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n- 1)!个, 因此解决这个问题需要0(n!)的计算时间。
假设每个城市和其他任一城市之间都以欧氏距离直接相连。
也就是说, 城市间距可以满足三角不等式, 也就意味着任何两座城市之间的直接距离都小于两城市之间的间接距离。
二、遗传算法1 遗传算法介绍遗传算法是由美国J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，它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。
通过模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
遗传算法在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法，是一种求解问题的高效并行全局搜索方法。
其假设常描述为二进制位串，位串的含义依赖于具体应用。
搜索合适的假设从若干初始假设的群体集合开始。
当前种群成员通过模仿生物进化的方式来产生下一代群体，如随机变异和交叉。
《遗传算法》实验指导书
JC(b,as,c,N,p);
cout<<"交叉结果如下："<<endl;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=7;j>=0;j--)
cout<<b[i][j];
cout<<endl;
}
return 0;
}
实 验 六
辽宁鞍山科技大学理学院（系） 2010年 月 日
scanf("%d",&m);
sje(n,m);
printf("\n");
printf("请输入转换的二进制数长度：\n");
scanf("%d",&x);
printf("请输入转换的二进制数：\n");
for(i=x-1;i>=0;i--)
scanf("%d",&a[i]);
ejs(a,x);
}
实 验 三
{
b[i][j]=a[j];
a[j]=0;
}
}
cout<<endl<<"初始种群如下："<<endl;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=7;j>=0;j--)
cout<<b[i][j];
cout<<endl;
}
cout<<endl;
int *as=new int[N];
f(N,as);
人工智能化遗传算法实验报告
人工智能实验报告学号：姓名：实验名称：遗传算法实验日期：2016.1.5【实验名称】遗传算法【实验目的】掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。
【实验原理】遗传算法（Genetic Algorithm）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。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，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的后生代种群比前代更加适应于环境，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。
遗传算法程度流程图为：【实验内容】题目：已知f(x)=x*sin(x)+1，x∈[0,2π],求f(x)的最大值和最小值。
数据结构：struct poptype{double gene[length];//染色体double realnumber;//对应的实数xdouble fitness;//适应度double rfitness;//相对适应度double cfitness;//累计适应度};struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/min struct poptype newpopulation[popsize+1];//染色体编码：[0,2]x π∈，变量长度为2 π，取小数点后6位，由于2262322*102;π<<因此，染色体由23位字节的二进制矢量表示，则X 与二进制串（<b 22 b 21…… b 0>）2之间的映射如下：()2222212010bb ......b 2'i i i b x =⎛⎫=∙= ⎪⎝⎭∑;232'21x x π=- 适应度函数：由于要求f(x)的最值,所以适应度函数即可为f(x)。
遗传算法在信号处理中的应用案例展示
遗传算法在信号处理中的应用案例展示引言：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它在信号处理领域有着广泛的应用。
本文将通过几个实际案例，展示遗传算法在信号处理中的应用，并探讨其优势和局限性。
案例一：音频降噪音频降噪是一项重要的信号处理任务，它可以提高音频质量和语音识别的准确性。
传统的降噪方法通常基于滤波器设计，但是这些方法往往需要手动调整参数，且效果不尽如人意。
而遗传算法可以通过优化参数的方式，自动地寻找最佳的降噪滤波器。
在这个案例中，我们首先定义了一个适应度函数，用于评估降噪滤波器的性能。
然后，通过遗传算法的迭代过程，不断优化滤波器的参数，直到找到最佳解。
通过实验验证，使用遗传算法设计的降噪滤波器在降噪效果上明显优于传统方法。
案例二：图像压缩图像压缩是一种常见的信号处理任务，它可以减小图像文件的大小，提高存储和传输效率。
传统的图像压缩方法如JPEG基于离散余弦变换，但是这些方法无法充分利用图像的特性，导致压缩效果不佳。
而遗传算法可以通过优化压缩算法的参数，提高压缩率和图像质量。
在这个案例中，我们将图像压缩问题转化为一个优化问题，定义了一个适应度函数，用于评估压缩算法的性能。
然后，通过遗传算法的迭代过程，不断优化压缩算法的参数，直到找到最佳解。
通过实验验证，使用遗传算法优化的压缩算法在压缩率和图像质量上都有明显的提升。
案例三：信号分类信号分类是一项重要的信号处理任务，它可以将不同类型的信号区分开来，为后续的处理提供基础。
传统的信号分类方法如支持向量机需要手动选择特征和调整参数，且对于复杂的信号类型效果不佳。
而遗传算法可以通过优化分类器的参数和特征选择，提高分类准确率和鲁棒性。
在这个案例中，我们首先定义了一个适应度函数，用于评估分类器的性能。
然后，通过遗传算法的迭代过程，不断优化分类器的参数和特征选择，直到找到最佳解。
通过实验验证，使用遗传算法优化的分类器在不同类型的信号分类任务上都取得了较好的结果。
运筹学实验总结
运筹学实验总结引言：运筹学是一门综合了数学、经济学和工程学等多学科知识的学科，它通过建立数学模型和运用各种优化方法，帮助我们在现实问题中寻找最优解决方案。
在这学期的运筹学课程中，我们进行了一系列实验。
这些实验不仅加深了对运筹学理论的理解，还提供了一种应用运筹学方法解决问题的实践平台。
在本文中，我将总结我参与的运筹学实验，并分享我的体会和收获。
实验一：线性规划问题求解在这个实验中，我们学习了线性规划的基本概念和求解方法。
我选择了一个典型的生产调度问题作为实验题目。
通过建立数学模型，并运用线性规划软件，我成功地解决了这个问题。
通过这个实验，我深刻理解了线性规划问题的本质，以及如何利用线性规划方法找到最优解。
实验二：整数规划问题求解整数规划是线性规划的扩展，它在决策问题中更加实用。
在这个实验中，我选择了货物配送路线问题作为研究对象。
通过构建整数规划模型，并运用求解软件，我得到了最佳的货物配送方案。
这个实验不仅对我的数学建模能力提出了要求，还培养了我的实际问题解决能力。
实验三：动态规划动态规划是一种重要的优化方法，它广泛应用于最优化问题的求解。
在这个实验中，我们学习了动态规划的基本原理和设计思想。
我选择了旅行商问题作为研究对象，通过建立递推关系和寻找最优子结构，我成功地解决了该问题。
这个实验让我意识到了动态规划方法的强大威力，同时也对我的算法设计能力提出了更高的要求。
实验四：模拟退火算法模拟退火算法是一种全局搜索优化算法，具有很强的应用能力。
在这个实验中，我选择了旅行商问题作为研究对象，通过模拟退火算法的迭代和优化，我得到了一个较好的解。
通过这个实验，我掌握了模拟退火算法的基本原理和实现过程，也了解到了算法的优越性。
实验五：遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在这个实验中，我选择了装箱问题作为研究对象。
通过运用遗传算法的交叉、变异和适应度选择，我得到了一个较好的装箱方案。
这个实验不仅对我的算法设计能力提出了更高的要求，还让我意识到了遗传算法的创新性和解决复杂问题的能力。
关于遗传算法的实验报告
关于遗传算法得实验报告一、实验目得：ﻩ理解与掌握遗传算法得应用及意义,能用一门自己擅长得语言实现遗传算法得基本功能,在此基础上进一步理解与巩固对遗传算法得重要,以便在今后得学习与工作中能有效得运用与借鉴！需要指出得就是遗传算法并不就是能保证所得到得就就是最佳得答案但通过一定得方法可以将误差控制在一定得范围内!二、实验原理与题目:1、遗传算法就是一种基于空间搜索得算法,它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文得适者生存得理论,模拟自然进化过程来寻找所求问题得答案。
其求解过程就是个最优化得过程。
一般遗传算法得主要步骤如下:(1)随机产生一个确定长度得特征字符串组成得初始种群。
（２)对该字符串种群迭代地执行下面得步骤a与步骤b,直到满足停止准则为止：ａ计算种群中每个个体字符串得适应值；ｂ应用复制、交叉与变异等遗传算子产生下一代种群。
（3）把在后代中表现得最好得个体字符串指定为遗传算法得执行结果，即为问题得一个解。
2、通过编码、设置种群、设置适应度函数、遗传操作、解码产生需要得解。
ｆ(x)=x*sｉｎ(x）＋1,ｘ∈［0，2π]，求解f（x）得最大值与最小值。
三、实验条件硬件:微型计算机。
ﻩ语言:本实验选用得为C+＋语言。
四、实验内容：建造针对f(x)得遗传算法程序，然后进行运行求解。
五、实验步骤:ﻩ1、确定基本功能：本实验就是实现f(ｘ)得最大值与最小值得求解。
2、对f(x)进行编码:用一个二进制矢量表示一个染色体,由染色体来代表变量x得实数值,这里精度取小数点后6位数,变量x得域长为2π,整个区间被分为2π＊100０000个等长得区间。
由于2π＊10００000在２3位二进制数得表示范围呢，所以,编码长度为２3位。
3、设计适应度函数:由于要求f（x)得最值,所以适应度函数可根据f(x）做适当得改变。
最大值:ｆ(x）=ｘ＊ｓｉn(x)+5;最小值:f（x)=１／(ｘ＊siｎ(x）+5);4、针对f（ｘ)得设计并且实现遗传算法程序:遗传操作主要包括复制、交叉与变异。
遗传算法实验报告
遗传算法实验报告一、实验目的遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，本次实验的主要目的是深入理解遗传算法的原理和工作机制，并通过实际编程实现来解决特定的优化问题，观察其性能和效果。
二、实验原理遗传算法模拟了生物进化的过程，通过对一组潜在的解决方案（称为个体或染色体）进行选择、交叉和变异操作，逐步迭代优化，以找到最优或近似最优的解。
在遗传算法中，每个个体都由一组基因表示，这些基因对应于问题的参数。
适应度函数用于评估每个个体的优劣程度，适应度高的个体更有可能被选择进行繁殖，产生下一代个体。
选择操作通常基于个体的适应度比例，适应度高的个体有更高的概率被选中。
交叉操作将两个父代个体的基因部分组合，生成新的子代个体。
变异操作则以一定的概率随机改变个体的某些基因，以增加种群的多样性。
三、实验环境本次实验使用 Python 编程语言，主要依赖的库有 numpy 用于数组操作，matplotlib 用于结果可视化。
四、实验步骤1、问题定义确定要优化的问题，例如求解函数的最大值或最小值，或者在给定约束条件下寻找最优的参数组合。
定义适应度函数，用于衡量每个个体的优劣。
2、编码方案确定如何将问题的解编码为染色体的形式。
常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。
3、初始化种群随机生成一定数量的初始个体，组成初始种群。
4、选择操作根据个体的适应度计算选择概率，使用轮盘赌选择或其他选择方法选择父代个体。
5、交叉操作对选中的父代个体进行交叉，生成子代个体。
6、变异操作以一定的概率对个体的基因进行变异。
7、迭代更新重复进行选择、交叉和变异操作，生成新的种群，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。
8、结果分析对最终得到的最优个体进行解码，得到问题的解。
分析遗传算法的性能，如收敛速度、解的质量等。
五、实验结果与分析以求解函数 f(x) ＝ x^2 在区间 0, 10 上的最大值为例，进行了遗传算法的实验。
1、适应度函数定义适应度函数直接采用目标函数 f(x) ＝ x^2 ，即适应度越高，函数值越大。
人工智能实验指导书+作业展示
《人工智能技术导论》实验指导书西北工业大学计算机学院目录一实验纲要 (1)二上机要求 (2)三实验内容 (3)实验一图搜索与问题求解 (3)实验1.1 启发式搜索 (3)实验1.2 A*算法搜索 (9)实验1.3 其他应用问题 (12)实验二产生式系统推理 (14)实验三TSP问题的遗传算法实现 (20)四实验报告模板 (27)人工智能实验一实验报告 (27)人工智能实验二实验报告 (28)人工智能实验三实验报告 (29)附件1 TSP问题的遗传算法程序模板 (30)附件2 学生作业作品展示 (35)一实验纲要一实验教学的目的、任务与要求将人工智能基础理论应用于实际问题的解决当中,加深学生对所学知识的理解,提高学生的实际动手能力。
二实验项目内容1图搜索策略实验用启发式搜索方法/A*算法求解重排九宫问题/八数码问题。
2产生式系统的推理以动物识别系统为例,实现基于产生式规则的推理系统。
3 TSP问题的遗传算法实现以N个结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解。
三参考教材人工智能技术导论-第3版，廉师友编著，西安电子科技大学出版社，2007。
四使用主要仪器设备说明在Windows2000/XP上，选用Java/C/C++/Matlab等语言进行实现。
五实验考核实验为12学时，分4次课完成。
每个实验题目在课堂上分别按百分制给出。
其中包括课堂纪律、程序运行结果、课堂回答问题及实验报告成绩等。
实验课总成绩为3个实验题目的平均成绩。
实验课要求学生提前预习，上课时需向辅导老师提交预习报告，报告格式和内容不作过多要求，只需简要说明自己本次实验的大体思想。
预习报告形式不限，电子版或手写版均可。
1 考核方法由各班辅导老师当堂检查源程序和运行结果，并提问相关问题，课堂上给出成绩并记录。
每个题目完成后把源代码和实验报告提交，由辅导老师检查实验报告并给出报告成绩。
2 评分标准每个实验题目根据以下标准进行考核：1)考勤分20分。
遗传算法
对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型：
遗传算法
式中x为决策变量，式2-1为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。
2005年，江雷等针对并行遗传算法求解TSP问题，探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法跨过局部收敛的障碍，向全局最优解方向进化。
编辑本段一般算法
遗传算法是基于生物学的，理解或编程都不太难。下面是遗传算法的一般算法：
创建一个随机的初始状态
初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样，在那里问题的初始状态已经给定了。
(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
正交实验 遗传算法
正交实验遗传算法正交实验是一种用于设计和优化复杂系统的实验方法，而遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
本文将介绍如何将正交实验与遗传算法相结合，以提高实验效果和优化结果。
我们来了解一下正交实验。
正交实验是一种通过设计独立变量的组合来探究因素对系统性能的影响的方法。
正交实验的核心思想是通过选择一组正交的试验条件，以尽量减少实验次数的同时保证实验结果的可靠性和可解释性。
正交实验的设计原则包括选择适当的因素水平、确定正交表和选择试验次数等。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然界的遗传、交叉和变异等过程，不断迭代地优化目标函数，以找到最优解。
遗传算法的基本流程包括初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉和变异等步骤。
通过不断迭代优化，遗传算法能够在复杂的搜索空间中找到最优解。
将正交实验与遗传算法相结合，可以充分利用正交实验的设计原则和遗传算法的优化能力，有效地提高实验效果和优化结果。
具体而言，可以通过以下步骤来实现正交实验遗传算法：第一步是正交实验的设计。
根据实验目标和因素的种类与水平，选择合适的正交表，确定试验因素的水平。
正交表的选择应满足变量之间的正交性，以减少实验次数。
通过正交实验的设计，我们可以得到一组试验方案。
第二步是初始化种群。
将试验方案转化为遗传算法的染色体编码形式，并根据问题的具体情况，设置染色体的长度和编码方式。
根据正交实验的设计结果，生成初始种群，种群中的每个个体代表一个试验方案。
第三步是评估适应度。
根据问题的具体要求，设计适应度函数来评估每个个体的适应度。
适应度函数应能够准确地反映个体的性能指标，以便进行选择操作。
第四步是选择操作。
根据个体的适应度，利用选择算子选择优秀个体。
选择算子可以根据适应度大小进行比例选择、竞争选择等。
选择操作的目的是保留优秀个体，并为其提供繁殖的机会。
第五步是交叉操作。
通过交叉算子对选择的个体进行交叉，产生新的个体。
交叉操作的目的是模拟生物界的交配过程，增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
遗传算法求解TSP问题实验报告
人工智能实验报告实验六遗传算法实验II一、实验目的：熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。
二、实验原理：旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。
假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
TSP问题是一个组合优化问题。
该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。
因此，任何能使该问题的求解得以简化的方法，都将受到高度的评价和关注。
遗传算法的基本思想正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和产生后代。
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。
要求利用遗传算法求解TSP问题的最短路径。
三、实验内容：1、参考实验系统给出的遗传算法核心代码，用遗传算法求解TSP的优化问题，分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能。
2、对于同一个TSP问题，分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响。
3、增加1种变异策略和1种个体选择概率分配策略，比较求解同一TSP问题时不同变异策略及不同个体选择分配策略对算法结果的影响。
4、上交源代码。
四、实验报告要求：1、画出遗传算法求解TSP问题的流程图。
2、分析遗传算法求解不同规模的TSP问题的算法性能。
规模越大，算法的性能越差，所用时间越长。
3、对于同一个TSP问题，分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响。
实验五：遗传算法求解函数最值问题实验
实验五：遗传算法求解函数最值问题实验一、实验目的使用遗传算法求解函数在及y的最大值。
二、实验内容使用遗传算法进行求解，篇末所附源代码中带有算法的详细注释。
算法中涉及不同的参数，参数的取值需要根据实际情况进行设定，下面运行时将给出不同参数的结果对比。
定义整体算法的结束条件为，当种群进化次数达到maxGeneration时停止，此时种群中的最优解即作为算法的最终输出。
设种群规模为N，首先是随机产生N个个体，实验中定义了类型Chromosome表示一个个体，并且在默认构造函数中即进行了随机的操作。
然后程序进行若干次的迭代，在每次迭代过程中，进行选择、交叉及变异三个操作。
1.选择操作首先计算当前每个个体的适应度函数值，这里的适应度函数即为所要求的优化函数，然后归一化求得每个个体选中的概率，然后用轮盘赌的方法以允许重复的方式选择选择N个个体，即为选择之后的群体。
但实验时发现结果不好，经过仔细研究之后发现，这里在x、y 取某些值的时候，目标函数计算出来的适应值可能会出现负值，这时如果按照把每个个体的适应值除以适应值的总和的进行归一化的话会出现问题，因为个体可能出现负值，总和也可能出现负值，如果归一化的时候除以了一个负值，选择时就会选择一些不良的个体，对实验结果造成影响。
对于这个问题，我把适应度函数定为目标函数的函数值加一个正数，保证得到的适应值为正数，然后再进行一般的归一化和选择的操作。
实验结果表明，之前的实验结果很不稳定，修正后的结果比较稳定，趋于最大值。
2.交叉操作首先是根据交叉概率probCross选择要交叉的个体进行交叉。
这里根据交叉参数crossnum进行多点交叉，首先随机生成交叉点位置，允许交叉点重合，两个重合的交叉点效果互相抵消，相当于没有交叉点，然后根据交叉点进行交叉操作，得到新的个体。
3.变异操作首先是根据变异概率probMutation选择要变异的个体。
变异时先随机生成变异的位置，然后把改位的01值翻转。
遗传算法解迷宫
一．实验要求:•一个迷宫，左边有一入口（红色方块），右边有一出口（红色方块），并有一些障碍物（黑色方块）散布在其中。
然后在出发点放置一个虚拟人Bob，使用遗传算法编程实现路径寻找方案，使他能找到出口，并避免与所有障碍物相碰撞。
•怎样来产生Bob的染色体的编码？•怎样进行适应度评价？•围绕染色体编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素进行文档说明•提交完整的软件系统和相关文档，包括源程序和可执行程序。
（编程语言C，C++, Java 任选其一）•要求程序执行时能显示当前个体的代数以及适应度函数值二．实验原理1．遗传算法•遗传算法（Genetic Algorithm）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）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是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。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、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。
•对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:式中为决策变量，为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U 的子集。
满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。
遗传算法的基本运算过程如下:a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
智能算法实验报告
智能算法实验报告一、引言智能算法是指借助计算机技术模拟人类智能思维过程，通过不断学习和优化来解决问题的一种算法。
智能算法在近年来得到了广泛应用，例如在机器学习、数据挖掘、优化问题等领域都有重要的应用。
为了更好地了解智能算法的工作原理和应用场景，我们进行了一次智能算法实验。
二、实验目的本次实验的目的是了解智能算法的基本原理和应用，通过实际操作掌握智能算法在解决实际问题中的应用方法。
三、实验内容本次实验我们选择了遗传算法作为研究对象。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的遗传变异、选择等过程来最优解。
我们选取了一个经典的函数优化问题作为实验案例，通过遗传算法来求解该问题的最优解。
四、实验步骤1. 定义问题：选择一个经典的函数优化问题，如Rosenbrock函数。
2.初始化种群：随机生成初始种群，并给每个个体分配一个适应度值。
3.选择：根据适应度值选择种群中的个体，用于繁殖下一代。
4.交叉：从选中的个体中随机选择两个个体进行交叉操作，生成新的个体。
5.变异：对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因。
6.替换：根据适应度值替换掉原来种群中的一些个体。
7.终止条件判断：判断是否达到终止条件，如达到最大迭代次数或找到最优解等。
8.迭代：如果没有达到终止条件，返回步骤3进行下一代的繁殖。
9.输出结果：输出找到的最优解。
五、实验结果与分析通过实验，我们成功地使用遗传算法求解了Rosenbrock函数的最优解。
经过多次迭代，算法逐渐靠近最优解，并最终找到了接近最优解的解。
实验结果证明了遗传算法的有效性和可行性。
六、实验总结本次实验通过实际操作学习了智能算法中的遗传算法。
通过实验，我们对智能算法的工作原理和应用场景有了更深入的理解。
同时，我们还对遗传算法的参数设置进行了调优，提高了算法的性能和收敛速度。
七、展望通过本次实验，我们对智能算法有了初步的了解，但是我们也发现智能算法还有很多问题有待解决。
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%为父种群定义目标值
>> ObjVCh=[21;22;23;24;25;26] ObjVCh = 21 22 23 24 25 26
%为子种群定义目标值
>> ObjVSel=[31;32] ObjVSel = 31 32
%用所有子代代替最不适应的父个体
>> Chrom=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjVCh) Chrom = -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237 -4.2055 0.6807 0.7279 0.9595 -3.1761 -1.2959 1.7689 -0.4571 0.6816 2.0274 2.7411 -0.4953 -97.6487 -30.0862 9.6866 -1.2310 -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237
各个选项的含义
Chrom=reins(Chrom,
SelCh, SUBPOP)
Chrom——父代种群； SelCh——子代种群； SUBPOP——指明Chrom与SelCh中子种群的数 量，如果省略或为NaN，则假设SUBPOP＝１， 在Chrom与SelCh中每个子种群的大小必须相 等。
各个选项的含义
%从父代个体中按轮盘赌选择3个个体
>> NewChrIx=rws(FitnV,3) NewChrIx = 4 6 4
３、随机遍历抽样——sus(低级函数)
调用格式：
NewChrIx=sus(FitnV, Nsel) 功能： 在当前种群中使用随机遍历抽样选择Nsel个个体。 各个选项的含义如下： FitnV——当前群体中各个个体的适应度列向量， 可通过函数ranking和scaling得到； Nsel——选择个体的数量； NewChrIx——被选择个体的索引值．
%新种群的目标函数值
ObjVCh = 21 22 23 24 25 31
%重插入子代到种群
>> Chrom=reins(Chrom, SelCh, 2) Chrom = -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237 -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237 -3.1761 -1.2959 1.7689 -0.4571 0.6816 2.0274 2.7411 -0.4953 -97.6487 -30.0862 9.6866 -1.2310 -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237
%定义变量边界
>> FieldDR1=[-10,-5,-3,-1;10,5,3,1] FieldDR1 = -10 -5 -3 -1 10 5 3 1
%生成初始种群
>> Chrom=crtrp(6,FieldDR1) Chrom = -1.7274 0.6574 1.2038 0.3297 3.1043 2.1654 2.8963 -0.2693 6.7517 0.1131 1.8398 -0.7199 -2.5678 2.7640 1.2214 0.1335 -1.4949 -0.1065 -0.0902 0.6460 1.8933 -3.1410 -2.3123 0.3479
SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV, GGAP) GGAP——是一可选参数，指出了代沟，部分种群被 复制，缺省值为1；GGAP也可大于1，允许子代数 多于父代数量； SUBPOP——指明Chrom中子种群的数量，如果省略 或为NaN，则假设SUBPOP＝１，在Chrom中每个 子种群的大小必须相等。
%定义各个体目标值
>> ObjV=[22;25;40;38;26;60] ObjV = 22 25 40 38 26 60
%计算各个体适应度
>> FitnV=scaling(ObjV) delta = 24.8333 a= 1.4161 b= -14.6331 FitnV = 16.5213 20.7696 42.0112 39.1790 22.1857 70.3333
各个选项的含义如下：
SelCh=select(SEL_F,
Chrom, FitnV) Chrom——父代种群； SelCh——子代种群； FitnV——是一列向量，包含了Chrom各个个体的 适应值； SEL_F——是一字符串，包含一低级选择函数名， 如rws,sus,reins；
各个选项的含义如下：
%定义变量边界
例2：在命令窗口中输入 >> FieldDR1=[-10,-5,-3,-1;10,5,3,1] FieldDR1 = -10 -5 -3 -1 10 5 3 1
%生成初始种群
>> Chrom=crtrp(6,FieldDR1) Chrom = -7.6051 -3.3970 2.2223 0.4698 -9.2374 3.7286 -2.9404 0.3746 -0.8280 -2.6212 -2.1779 -0.3078 7.3973 1.4583 1.9125 -0.6679 8.6847 4.6689 -0.4190 -0.6888 -4.7110 1.6493 2.3419 -0.6178
Chrom=reins(Chrom,
SelCh, SUBPOP, InsOpt) InsOpt——是一个最多含有两个参数的任选向量。其 中InsOpt(1)是标量，指明子代代替父代的选择方法。 0为均匀选择，子代代替父代使用均匀随机选择； 1为 基于适应度的选择，子代代替最小适应的个体；如果 省略或为NaN，则InsOpt(1)=0。InsOpt(2)是[0,1]间 的标量，表示子种群中重插入的子代个体在整个子种 群中所占的比率；如果省略或为NaN，则 InsOpt(2)=1．InsOpt省略，则取缺省值．
%定义子种群的变量边界
>> FieldDR2=[-100,-50,-30,-20;100,50,30,20] FieldDR2 = -100 -50 -30 -20 100 50 30 20
%创建含有2个个体的子种群
>> SelCh=crtrp(2,FieldDR2) SelCh = -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237 -97.6487 -30.0862 9.择——rws(低级函数)
调用格式： NewChrIx=rws(FitnV, Nsel) 功能： 在当前种群中按它们的适应度FitnV选择Nsel个个体繁殖。 各个选项的含义如下： FitnV——当前群体中各个个体的适应度列向量，可通过 函数ranking和scaling得到； Nsel——选择个体的数量； NewChrIx——被选择个体的索引值．
%定义各个体目标值
>> ObjV=[22;25;40;38;26;60] ObjV = 22 25 40 38 26 60
%计算各个体适应度
>> FitnV=scaling(ObjV) delta = 24.8333 a= 1.4161 b= -14.6331 FitnV = 16.5213 20.7696 42.0112 39.1790 22.1857 70.3333
%父代种群的个体目标值
>> ObjV=[22;25;40;38;26;60] ObjV = 22 25 40 38 26 60
%父代种群的个体适应值
>> FitnV=ranking(ObjV) FitnV = 2.0000 1.6000 0.4000 0.8000 1.2000 0
§4.5选择函数
１、重插入子代到种群——reins(低级函数)
调用格式： ①Chrom=reins(Chrom, SelCh) ②Chrom=reins(Chrom, SelCh, SUBPOP) ③Chrom=reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, InsOpt) ④[Chrom, ObjVCh]=reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, InsOpt, ObjVCh, ObjVSel) 功能： 完成将子代插入到当前种群，用子代代替父 代并返回结果种群。
%从父代个体中随机抽样选择4个个体
>> NewChrIx=sus(FitnV,4) NewChrIx = 4 6 6 3
４、从种群中选择个体——select(高级函数)
调用格式：
①SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV) ②SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV, GGAP) ③SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP) 功能： 从种群Chrom中选择优良个体，并将选择的个体 返回到新种群SelCh中。
%插入所有子代到种群中
>> Chrom=reins(Chrom, SelCh) Chrom = -72.6963 39.3898 -12.0766 -8.6237 -4.2055 0.6807 0.7279 0.9595 -3.1761 -1.2959 1.7689 -0.4571 0.6816 2.0274 2.7411 -0.4953 4.5423 0.4657 0.1355 0.7515 -97.6487 -30.0862 9.6866 -1.2310
各个选项的含义
[Chrom,
ObjVCh]=reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, InsOpt, ObjVCh, ObjVSel) ObjVCh——是一可选列向量，包含Chrom中个体 的目标值，对基于适应度的重插入，ObjVCh是 必需的． ObjVSel——是一可选列向量，包含SelCh中个体 的目标值．如果子代的数量大于重插入种群中的 子代数量，则ObjVCh是必需的，子代将按它们 的适应度选择插入．