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。
遗传算法优化问题研究综述
遗传算法优化问题研究综述遗传算法是一种基于进化论和遗传学原理的优化算法，被广泛应用于求解复杂问题。
遗传算法具有通用性、自适应性、并行性等优点，因此被应用于各个领域。
本文将综述遗传算法在优化问题中的研究进展和应用情况。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种群体智能算法，其基本原理来自于进化论和遗传学原理。
整个算法过程可以分为个体编码、适应度评估、选择、交叉和变异五个环节。
个体编码将问题转化为适应度评估可以处理的数值表示形式；适应度评估是对各代种群中每一个个体的适应度进行评估的过程，适应度越好，则个体越可能被选择进行操作；选择是根据个体适应度大小对个体进行筛选，保留好个体进行进化操作；交叉是在选择个体之间进行部分信息交换，产生新的后代；变异是对新后代进行一些可控的随机操作，使其具备某些新性质。
通过这些进化操作，种群可以逐渐进化出适应度更高的个体。
二、遗传算法的改进算法进化策略算法是遗传算法的一种改进算法，其特点在于选择和变异操作。
进化策略算法不对个体进行选择操作，而是将个体分为若干互不干扰的子群。
在每个子群中，个体根据策略进行迭代式改变，直到达到一定停止标准。
与此不同的是，遗传算法的选择和变异操作是在整个种群中进行的。
差分进化算法是遗传算法的另一种改进算法，其特点在于采用差分变异操作。
在差分进化算法中，交叉操作是基于差分变异操作的。
通过选择两个个体以及进行差分，得到新的候选解向量。
由于差分运算减少了变异产生的随机性，提高了算法的收敛速度和效率。
三、遗传算法在优化问题中的应用1.组合优化问题组合优化问题是指通过组合若干元素来构造一个最优解的问题。
遗传算法结合带约束的排序方法可以高效地求解组合优化问题。
具体实现中，可以对候选解按照适应度进行排序，并将排序结果与已知的约束进行比对，从而有效地求出最优解。
2.数值优化问题数值优化问题是指寻找函数或者变量最小或者最大值的问题。
遗传算法可以有效地求解数值优化问题，且相比传统的优化方法有着更快的求解速度和更高的求解精度。
(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）。
遗传算法研究综述
１ 遗传 算法的基本原 理
遗传算法类 似于 自 然进化 ， 通过作用于染色体上基因寻找最好的 染 色体来求解 问题 。与 自然界相似 ， 遗传算法对求解 问题的本身一无 所 知 ，它所 需要的仅 是对遗传算 法所产生 的染色体有 更多 的繁殖 机 会 。在遗传算 法 中，通过随机方 式产生若 干个所求解 问题 的数 字编 码 ，即染色体 ，形成初始种群 ；通过适应度 函数给每个个体一个数值 评价 ，淘 汰低适应度的个体 ，选择高适应度 的个体参加遗传操作 ，经
行构造。
并行处理的遗传算法的研究不仅是遗传算法本身的发展 ，而且对 于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。Ｇ Ａ在操作上具 有高度 的并行性 ，许多研究人员都在探索在并行机上高效执行Ｇ Ａ的策 略。研 究表 明，只要通过保持多个群体 和恰 当地控制群体间的相互作 用来模 拟并执行过程 ，即使不使用并行计算机 ，我们也能提高算法的 执行效率 。在并Ｇ Ａ的研究方面 ，一些并Ｇ Ａ模型 已经被人们在具体的 并行机上执行 了；并行Ｇ Ａ可分为两类 ：一类是粗粒度并行Ｇ Ａ，主要
开发群体间 的并行性 ； 另一类是细粒Ｇ Ａ，主要开发一Байду номын сангаас群体 中的并行 性。
３ ． ４遗传算法与人工生命的渗透
（ ３ ） 遗传算法 自身参数设定 。遗传算法 自 身参数有３ 个 ，即群体 大小ｎ 、交叉概率Ｐ ｃ和变异概率Ｐ ｍ 。群体 大小ｎ太小时难以求出最优 解 ， 太大则增长收敛时间 。一般ｎ ＝ ３ ０ — １ ６ ０ 。交叉概率Ｐ ｃ 太小时难以 向前搜索 ，太大则容易破坏高适应值的结构 。一般取Ｐ ｃ － ０ ． ２ ５ － ０ ． ７ ５ 。变 异概率Ｐ ｍ ￣４ ， 时难以产生新的基因结构 ，太大使遗传算法成 了单纯的
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。
遗传算法概述
遗传算法概述摘要：遗传算法（genetic algorithms, GA）是人工智能的重要新分支，是基于达尔文进化论，在微型计算机上，模拟生命进化机制而发展起来的一门学科。
它根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算机和问题求解。
对许多用传统数学难以解决或明显失效的非常复杂的问题，特别是最优化问题，GA提供了一个行之有效的新途径。
近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业控制工程领域的成功应用，这种算法受到了广泛的关注。
本文旨在阐述遗传算法的基本原理、操作步骤和应用中的一些基本问题，以及为了改善SGA的鲁棒性而逐步发展形成的高级遗传算法（refine genetic algorithms, RGA）的实现方法。
一、遗传算法的基本原理和特点遗传算法将生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按着一定的适值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体包含上一代的大量信息，并且引入了新一代的优于上一代的个体。
这样周而复始，群体中各个体适值不断提高，直至满足一定的极限条件。
此时，群体中适值最高的个体即为待优化参数的最优解。
正是由于遗传算法独具特色的工作原理，使它能够在复杂的空间进行全局优化搜索，并且具有较强的鲁棒性；另外，遗传算法对于搜索空间，基本上不需要什么限制性的假设（如连续性、可微及单峰等）。
同常规优化算法相比，遗传算法有以下特点。
（1）遗传算法是对参数编码进行操作，而非对参数本身。
遗传算法首先基于一个有限的字母表，把最优化问题的自然参数集编码为有线长度的字符串。
例如，一个最优化问题：在整数区间【0，31】上求函数f(x)=x2的最大值。
若采用传统方法，需要不断调节x参数的取值，直至得到最大的函数值为止。
而采用遗传算法，优化过程的第一步的是把参数x编码为有限长度的字符串，常用二进制字符串，设参数x的编码长度为5，“00000”代表0，“11111”代表31，在区间【0，31】上的数与二进制编码之间采用线性映射方法；随机生成几个这样的字符串组成初始群体，对群体中的字符串进行遗产操作，直至满足一定的终止条件；求得最终群体中适值最大的字符串对应的十进制数，其相应的函数值则为所求解。
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。
遗传算法综述
遗传算法综述作者：常洪江来源：《电脑学习》2010年第03期摘要：本文主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：遗传算法选择交叉变异适应度函数中图分类号：TF273文献标识码：A文章编号：1002-2422(2010)03-0115-02遗传算法广泛应用于自动控制、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。
1遗传算法的特点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渐趋成熟。
遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点：(1)搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要求。
(2)遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索，具有很高的隐含并行性，因而可以提高计算速度。
(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，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。
(5)遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。
2遗传算法的基本原理GA研究的问题是搜索候选假设空间并确定“最佳假设”。
在GA中，“最佳假设”被定义为是使适应度最优的假设，适应度是为当前问题预先定义的数字度量。
2，1遗传算法的原型John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，称之为标准遗传算法。
标准遗传算法给出了遗传算法的基本框架，以后对于遗传算法的改进，都是基于此种算法。
尽管遗传算法的实现在细节上有所不同，但都具有以下的共同结构：算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体。
在每一次的迭代中，根据适应度函数评估群体中的所有成员，然后从当前群体中用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要：20世纪70年代初，Holland首先提出了遗传算法。
由于遗传算法是全新的模拟生物演化的仿生优化算法以及遗传算法既适合无表达又适合有表达的任何类函数，因此己成为许多学科共同关注的热点研究领域。
本文详细阐述了遗传算法的起源、发展过程以及对标准遗传算法的基本原理、实现步骤、流程和特点。
本文还对遗传算法收敛性进行分析，最后对遗传算法的应用领域和研究方向进行了概述。
关键字：遗传算法；实现；分析Abstract：The genetic algorithm is presented by Holland in 1970s.The genetic algorithm has become the focus of many subjects, for genetic algorithm is a new optimal algorithm to simulate the biological evolution, and it suits both to functions without expressions and to functions with expression.This paper describes the origin of the genetic algorithm, as well as the development of the standard genetic algorithm to the basic tenets of implementation steps, processes and characteristics. This paper also convergence of the genetic algorithm analysis, the final application of genetic algorithms and research areas of the direction in which outlined.Key words：Genetic Algorithm；implement；analysis1遗传算法的起源遗传算法是模拟生物在自然环境力的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优比概率搜索算法[1]。
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遗传算法综述摘要：遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法。
遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物。
目前它已发展成一种自组织、自适应的多学科技术。
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。
由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。
3.遗传算法特点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渐趋成熟。
遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点：（1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要求。
（2）遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索，具有很高的隐含并行性，因而可以提高计算速度。
（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，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。
（5）遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。
4.遗传算法研究理论在自然界，由于组成生物群体中各个体之间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存、优胜劣汰，将要淘汰那些最差个体，通过交配将父本优秀的染色体和基因遗传给子代，通过染色体核基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新群体。
在特定的条件下，基因会发生突变，产生新基因和生命力更强的新个体；但突变是非遗传的，随着个体不断更新，群体不断朝着最优方向进化，遗传算法是真实模拟自然界生物进化机制进行寻优的。
在此算法中，被研究的体系的响应曲面看作为一个群体，相应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵和向量的参数相应于生物种组成染色体的基因，染色体用固定长度的二进制串表述，通过交换、突变等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究的不同的解，目标函数值较优的点被保留，目标函数值较差的点被淘汰。
由于遗传操作可以越过位垒，能跳出局部较优点，到达全局最优点。
遗传算法是一种迭代算法，它在每一次迭代时都拥有一组解，这组解最初是随机生成的，在每次迭代时又有一组新的解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一目标函数给与评判，一次迭代成为一代。
典型的算法的流程步骤有：1.编码：把所需要选择的特征进行编号，每一个特征就是一个基因，一个解就是一串基因的组合。
2.初始群体（population）的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体。
N个个体，构成了一个群体。
3.交换(crossover)：交换（也叫杂交）操作是遗传算法中最主要的遗传操作。
由交换概率(cP)挑选的每两个父代通过将相异的部分基因进行交换（如果交换全部相异的就变成了对方而没什么意义），从而产生新的个体。
可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。
交换体现了信息交换的思想。
4.适应度值(fitness)评估检测：计算交换产生的新个体的适应度。
适应度用来度量种群中个体优劣（符合条件的程度）的指标值，这里的适应度就是特征组合的判据的值。
这个判据的选取是GA的关键所在。
5.选择（selection）：选择的目的是为了从交换后的群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。
遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献的概率大，选择实现了达尔文的适者生存原则。
本文直接选取交换后的群体中具有最大适应度的前N个个体作为下一代进行繁殖。
这一步骤的存在使得当前群体是所有搜索过的解之中是最优的前N个的集合。
6.变异（mutation）：变异首先在群体中随机选择一定数量个体，对于选中的个体以一定的概率（成为变异概率mP）随机地改变串结构数据中某个基因的值。
同生物界一样，GA中变异发生的概率很低，通常取值在0.001~0.01之间。
变异为新个体的产生提供了机会。
7.中止。
规则有三种情况：(1) 给定一个最大的遗传代数MAXGEN(人为事先确定)，算法迭代在达MAXGEN时停止。
(2) 给定问题一个下界的计算方法，当进化中达到要求的偏差ε时，算法终止。
(3) 当监控得到的算法再进化已无法改进解的性能，即解的适应度无法再提高，此时停止计算。
4.1遗传算法的原型John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，称之为标准遗传算法。
标准遗传算法给出了遗传算法的基本框架，以后对于遗传算法的改进，都是基于此种算法。
尽管遗传算法的实现在细节上有所不同，但都具有以下的共同结构：算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体。
在每一次的迭代中，根据适应度函数评估群体中的所有成员，然后从当前群体中用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体。
在这些选中的个体中，一部分保持原样地进入下一代群体，其他的被用作产生后代个体的基础。
4.2遗传算法的基本要素遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、运行参数和遗传操作。
其中染色体编码方法是指个体的编码方法，目前包括二进制法、实数法等。
二进制法是指把个体编码成为一个二进制串，实数法是指把个体编码成为一个实数串。
适应度函数是指根据目标编写的计算个体适应度值的函数，通过适应度函数计算每个个体的适应度值，提供给选择算子进行选择。
运行参数是遗传算法在初始化时确定的参数，主要包括群体大小M，遗传代数G，交叉概率Pt，和变异概率Pm。
遗传操作是指选择操作、交叉操作和变异操作。
选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。
常用的方法有：（1）适应度比例方法，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。
（2）最佳个体保存方法，把群体中适应度最高的个体不进行配对交叉而直接复制到下一代中。
（3）排序选择方法，指在计算每个个体的适应度后，根据适应度大小对群体中个体排序，并把事先设计好的概率表按序分配给个体，作为各自的选择概率。
所有个体按适应度排序，而选择概率和适应度无直接关系而仅与序号有关。
（4）联赛选择方法，其操作思想是从群体中任意选择一定数目的个体，其中适应度最高的个体保存到下一代。
并反复执行，直到保存到的个体数达到预先设定的数目为止。
交叉指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。
交叉操作的作用是组合出新的个体，是GA 区别于其它进化算法的重要特征，遗传算法中起核心作用的是遗传操作。
各种交叉算子都包括两个基本内容：（1）从由选择操作形成的群体中，对个体随机配对并按预先设定的交叉概率来决定每对是否需要进行交叉操作。
（2）设定配对个体的交叉点，并对这些点前后的配对个体的部分结构进行相互交换。
常用的交叉操作方法有一点交叉、二点交叉、一致交叉、二维交叉、树结构交叉等等。
变异即对群体中个体串的某些基因座上的基因值作变动。
变异的目的有两个：（1）使遗传算法具有局部的随机搜索能力。
（2）保持群体的多样性。
变异算子的操作一般分两步：（1）在群体中所有个体的码串范围内随机确定基因座。
（2）以事先设定的变异概率来对这些基因座的基因值进行变异。
变异算子有很多方式，如基本变异算子、逆转算子、自适应变异算子等等。
5.遗传算法的应用——遗传算法优化BP神经网络近年来人工神经网络发展迅速，在经济、军事、工业生产和生物医学等领域获得广泛应用，并产生深远的影响。
由于学习能力是神经网络中最引人注意的特征，所以在神经网络的发展过程中，学习算法的研究一直占据重要地位，上个世纪80 年代中期出现的BP（back-propagation）算法，有效地解决了前向多层神经网络地学习问题，从而极大地推动了这一领域的研究工作。
但是从本质上讲，BP 算法属于梯度下降算法，不可避免地存在易陷入局部极小、收敛速度慢、误差函数必须可导、网络结构某有成型的理论指导等缺点。
由美国密歇根大学的HollandJ。
教授发起的遗传算法是一种高效的并行全局搜索算法，该算法具有很好的鲁棒性，在解决全局优化问题方面取得了成功。
所以可以将遗传算法应用于神经网络的学习过程中，这样可以避免传统的BP算法容易陷入局部极小的问题，并且由于适应度函数无需可导，因此基于遗传算法的学习算法适应的神经元激活函数类型更广。
同时可以提高快BP 算法的训练速度，降低收敛时间。
参考文献[1]席裕庚,柴天佑,恽为民.遗传算法综述[J].控制理论与应用.1996(13)06:697-708[2]常洪江.遗传算法综述[J].电脑学习.2010(06)3:115-116[3]李华昌,谢淑兰，易忠胜.遗传算法的原理与应用[J].矿冶.2005(14)01:87-90[4]徐宗本,陈志平,章祥荪.遗传算法基础理论研究的新近发展[J].数学进展. 2004(29)2: 97-114。