遗传算法求解实例
数学建模遗传算法例题
数学建模遗传算法例题数学建模中，遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，可以应用于复杂的优化问题中。
本文将介绍一些遗传算法的例题，帮助读者更好地理解遗传算法的应用。
例题一：背包问题有一个体积为V的背包和n个物品，第i个物品的体积为vi，价值为wi。
求这个背包最多能装多少价值的物品。
遗传算法的解决步骤：1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为初始种群。
2. 适应度函数：将每个个体代入适应度函数，计算其适应度值。
3. 选择：根据每个个体的适应度值，选择一定数量的个体进入下一代。
4. 交叉：对被选中的个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异：对新的个体进行变异操作，引入新的基因。
6. 重复以上步骤，直到符合终止条件。
在背包问题中，适应度函数可以定义为：背包中物品的总价值。
交叉操作可以选择单点交叉或多点交叉，变异操作可以选择随机变异或非随机变异。
例题二：旅行商问题有n个城市，旅行商需要依次经过这些城市，每个城市之间的距离已知。
求旅行商经过所有城市的最短路径。
遗传算法的解决步骤：1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为初始种群，每个个体代表一种旅行路线。
2. 适应度函数：将每个个体代入适应度函数，计算其适应度值。
3. 选择：根据每个个体的适应度值，选择一定数量的个体进入下一代。
4. 交叉：对被选中的个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异：对新的个体进行变异操作，引入新的基因。
6. 重复以上步骤，直到符合终止条件。
在旅行商问题中，适应度函数可以定义为：旅行商经过所有城市的总距离。
交叉操作可以选择顺序交叉或部分映射交叉，变异操作可以选择交换或反转基因序列。
总结：遗传算法是一种强大的优化算法，可以应用于多种复杂的优化问题中。
在数学建模中，遗传算法的应用也越来越广泛。
本文介绍了背包问题和旅行商问题的遗传算法解决步骤，希望对读者有所帮助。
遗传算法 例题 详解
遗传算法例题详解遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它模拟了生物进化的过程，通过模拟种群的遗传变异和适应度选择，寻找最优解。
下面我们以一个简单的例题来详细解释遗传算法的原理和应用。
假设我们要解决一个简单的优化问题，找到函数 f(x) = x^23x + 4 的最小值，其中 x 的取值范围在 [0, 5] 之间。
首先，我们需要定义遗传算法的基本要素：1. 个体表示，在这个例子中，个体可以用一个实数来表示，即x 的取值。
2. 适应度函数，即要优化的目标函数，对于这个例子就是 f(x) = x^2 3x + 4。
3. 遗传操作，包括选择、交叉和变异。
接下来，我们用遗传算法来解决这个优化问题：1. 初始化种群，随机生成一定数量的个体作为初始种群。
2. 评估适应度，计算每个个体的适应度，即计算函数 f(x) 的值。
3. 选择操作，根据个体的适应度来选择父代个体，适应度越高的个体被选中的概率越大。
4. 交叉操作，对选中的父代个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异操作，对新生成的个体进行变异操作，引入一定的随机性。
6. 重复步骤2-5，直到满足停止条件（如达到迭代次数或找到满意的解）。
通过不断地迭代选择、交叉和变异操作，种群中的个体将不断进化，最终找到函数的最小值对应的 x 值。
在上述例题中，遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，不断优化种群中个体的适应度，最终找到了函数 f(x) = x^2 3x + 4 的最小值对应的 x 值。
这个例子展示了遗传算法在优化问题中的应用，它能够有效地搜索解空间，找到全局最优解或者接近最优解的解。
遗传算法在实际应用中有着广泛的应用，如工程优化、机器学习、数据挖掘等领域。
第七章遗传算法应用举例
第七章遗传算法应用举例遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，它可以用来解决很多实际问题。
以下是几个遗传算法应用的实例。
1.旅行商问题（TSP）：旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到最短路径来访问一系列城市并返回原始城市。
遗传算法可以通过编码城市序列，并使用交叉、变异和选择操作进行优化。
通过进行迭代，遗传算法可以更优的路径，并得到近似最优的解。
2.机器学习特征选择：在机器学习中，特征选择是一种减少特征集合维度的方法，以提高模型的性能和泛化能力。
遗传算法可以用来选择最佳的特征子集，通过优化目标函数（例如分类准确率或回归误差）来评估子集的优劣，并通过交叉和变异操作不断改进。
3.组合优化问题：遗传算法也广泛应用于组合优化问题，如背包问题、任务调度、物流路径规划等。
通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以最优的组合并提供近似解。
4.神经网络训练：神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接和传递信息的计算模型。
训练神经网络需要调整网络权重和参数，以最小化损失函数。
遗传算法可以用作优化算法，通过定义染色体编码网络参数，并通过交叉和变异操作对网络进行进化，以找到更好的网络结构和参数。
5.机器调参：机器学习算法通常包含许多超参数需要调优，例如决策树的深度、神经网络的学习率等。
遗传算法可以用来超参数的最佳组合，并通过交叉和变异操作对超参数进行优化。
6.图像处理：遗传算法被广泛应用于图像处理领域，如图像增强、目标检测、图像分割等。
通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以优化图像处理算法的参数和参数组合，以提高图像质量和算法效果。
7.电力系统优化：电力系统优化包括电力负荷优化、电力设备配置优化、电力网路规划等。
遗传算法可以用来优化电力系统的各种参数和变量，以提高电力系统的效率和可靠性。
总之，遗传算法是一种强大而灵活的优化算法，在许多领域都可以应用。
它通过模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作，问题的解空间，并找到最优或近似最优的解。
遗传算法求解优化问题实例
遗传算法求解优化问题实例
一个常见的优化问题是旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
给定一组城市和每对城市之间的距离，旅行商问题要求找到一条经过所有城市一次且回到起点的最短路径。
以下是使用遗传算法求解TSP的实例：
1. 随机生成一个初始种群，种群中的每个个体表示一条路径。
每个个体由一个城市序列表示，例如[1, 2, 3, ..., n]，其中n是城市的数量。
2. 计算种群中每个个体的适应度。
适应度可以定义为路径的总长度，即经过所有城市的距离之和。
3. 选择适应度较高的个体作为父代，进行交叉和变异操作以生成新的子代。
交叉操作可以是将两条路径的一部分交换，变异操作可以是随机改变路径中的一个或多个城市顺序。
4. 计算新生成的子代的适应度。
5. 重复步骤3和4，直到达到终止条件（例如达到最大迭代次数）。
6. 返回适应度最好的个体作为最优解，即最短路径。
遗传算法的优势在于可以在大规模问题中寻找较好的解，虽然不一定能找到最佳解，但可以得到相对较优的解。
遗传算法经典实例
遗传算法经典实例遗传算法是一种从若干可能的解决方案中自动搜索最优解的算法，它可以用来解决各种复杂的优化问题，是进化计算的一种。
它的基本过程是：对初始种群的每个个体都估计一个适应度值，并从中选择出最优的个体来作为新一代的父本，从而实现进化的自然演化，经过几代的迭代最终得到最优的解。
在许多复杂的优化问题中，遗传算法能产生比其它方法更优的解。
下面，我们将列出几个典型的遗传算法经典实例，以供参考。
1.包问题背包问题可以分解为：在一定的物品中选择出最优的物品组合需求，在有限的背包中装入最大价值的物品组合。
针对这个问题，我们可以使用遗传算法来求解。
具体而言，首先，需要构建一个描述染色体的数据结构，以及每个染色体的适应度评估函数。
染色体的基本单元是每个物品，使用0-1二进制编码表示该物品是否被选取。
然后，需要构建一个初始种群，可以使用随机生成的方式，也可以使用经典进化方法中的锦标赛选择、轮盘赌选择或者较优概率选择等方法生成。
最后，使用遗传算法的基本方法进行迭代，直至得出最优解。
2.着色问题图着色问题是一个比较复杂的问题，它涉及到一个无向图的节点和边的颜色的分配。
其目的是为了使相邻的节点具有不同的颜色，从而尽可能减少图上边的总数。
此问题中每种可能的颜色可以看作一个个体。
染色体中每个基因对应一条边，基因编码可以表示边上节点的着色颜色。
求解这个问题，我们可以生成一个初始群体，通过计算它们的适应度量，然后使用遗传算法的基本方法进行迭代，直至收敛于最优解。
3.舍尔旅行商问题费舍尔旅行商问题是一个求解最短旅行路径的问题，它可以分解为：从起点到终点访问给定的一组城市中的每一个城市，并且回到起点的一个最短旅行路径的搜索问题。
用遗传算法求解费舍尔旅行商问题，通常每个个体的染色体结构是一个由城市位置索引构成的序列，每个索引对应一个城市，表示在旅行路径中的一个节点，那么该路径的适应度就是城市之间的距离和，通过构建一个初始种群，然后结合遗传算法中的进化方法，如变异、交叉等进行迭代，最终得出最优解。
遗传算法的一些实例
引言概述遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于生物进化理论，主要用于解决复杂的优化问题。
通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够通过遗传变异和适应度选择来优秀的解决方案。
本文将通过一些实例来说明遗传算法的应用。
正文内容一、机器学习中的遗传算法应用1.基因选择：遗传算法可以用于寻找机器学习模型中最佳的特征子集，从而提高模型的性能。
2.参数优化：遗传算法可以用于搜索机器学习模型的最佳参数组合，以获得更好的模型效果。
3.模型优化：遗传算法可以用于优化机器学习模型的结构，如神经网络的拓扑结构优化。
二、车辆路径规划中的遗传算法应用1.路径优化：遗传算法可以应用于车辆路径规划中，通过遗传变异和适应度选择，寻找最短路径或者能够满足约束条件的最优路径。
2.交通流优化：遗传算法可以优化交通系统中的交通流，通过调整信号灯的时序或者车辆的路径选择，减少拥堵和行程时间。
三、物流配送中的遗传算法应用1.车辆调度：遗传算法可用于优化物流配送的车辆调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现车辆最优的配送路线和时间安排。
2.货物装载：遗传算法可以用于优化物流运输中的货物装载问题，通过遗传变异和适应度选择，实现货物的最优装载方式。
四、生物信息学中的遗传算法应用1.序列比对：遗传算法可以用于生物序列比对问题，通过遗传变异和适应度选择，寻找最佳的序列匹配方案。
2.基因组装：遗传算法可以用于基因组装问题，通过遗传变异和适应度选择，实现基因组的最优组装方式。
五、电力系统中的遗传算法应用1.能源调度：遗传算法可用于电力系统中的能源调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现电力系统的最优能源调度方案。
2.电力负荷预测：遗传算法可以用于电力负荷预测问题，通过遗传变异和适应度选择，实现对电力负荷的准确预测。
总结遗传算法在机器学习、车辆路径规划、物流配送、生物信息学和电力系统等领域都有广泛的应用。
通过遗传变异和适应度选择的策略，遗传算法能够搜索到最优解决方案，从而优化问题的求解。
遗传算法的原理及其应用实例
遗传算法的原理及其应用实例遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法。
它模拟了自然进化的过程，通过选择、交叉和变异等方式不断优化解决问题的方法。
遗传算法已经在很多领域得到了广泛应用，如机器学习、图像处理、数据挖掘、优化、智能控制等领域。
遗传算法的原理遗传算法的三个基本操作是选择、交叉和变异。
选择操作是基于适应度函数对个体进行评估，优秀的个体会有更大的概率被选中。
交叉操作是将两个或多个个体的部分基因进行互换，在新一代中产生更好的个体。
变异操作是根据一定的概率对个体的某些基因进行随机变异，以增加新的可能性。
遗传算法的应用实例1.优化问题遗传算法已成功应用于很多优化问题中。
例如，在工程设计领域中，遗传算法可以用来求解复杂的数学模型，以优化设计变量，如大小、材料和形状等，来满足特定的需求。
在机器学习和人工智能领域中，遗传算法被广泛用于模型优化和参数调整。
2.路径规划遗传算法还可以被用来解决复杂路径规划问题，如飞机航线规划、智能出租车路径规划等。
通过评估适应度函数，遗传算法可以找到一条最短或最优的路线，可以用于优化运输成本、提高效率等。
3.学习算法遗传算法还可用于生成人工神经网络的拓扑结构，进一步实现学习算法的优化。
遗传算法能够通过超参数的选择，使神经网络表现更好的能力，因此在很多领域中如自然语言处理、图像处理、语音识别等领域中被广泛应用。
总之，遗传算法不仅具有优化复杂问题的能力，而且还是一种可扩展，灵活，易用和高度可定制的算法。
随着计算力的增强和算法技术的提高，遗传算法在未来的发展中将会有更为广泛的应用。
遗传算法实例参考
05 遗传算法实例：其他问题
问题描述
旅行商问题
给定一系列城市和每对城市之间 的距离，要求找出一条旅行路线， 使得每个城市恰好经过一次并最 终回到起始城市，且总距离最短。
背包问题
给定一组物品和它们的价值、重 量，要求在不超过背包承重限制 的情况下，选择一些物品放入背 包，使得背包中物品的总价值最 大。
2
在调度问题中，常用的编码方式包括二进制编码、 整数编码和实数编码等。
3
二进制编码将每个任务表示为一个二进制串，串 中的每个比特代表一个时间点，1表示任务在该 时间点执行，0表示不执行。
适应度函数
01
适应度函数用于评估解的优劣程度。
02
在调度问题中，适应度函数通常根据总成本计算得出，总成 本越低，适应度越高。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题， 旨在寻找一条旅行路线，使得一个销售代表能够访问所有指定的城市，并最后返回 出发城市，且所走的总距离最短。
问题可以描述为：给定一个包含n个城市的集合，以及每对城市之间的距离，求 一条总距离最短的旅行路线。
函数优化
用于求解多峰函数、离散函数等复杂函数的 最大值或最小值问题。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器学习模型 的参数优化。
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题、图着色 问题等组合优化问题。
调度与分配问题
用于求解生产调度、车辆路径规划、任务分 配等问题。
02 遗传算法实例：旅行商问 题
问题描述
交叉操作
• 交叉操作是将两个个体的部分基因进行交换，以 产生新的个体。常用的交叉方法有单点交叉、多 点交叉等。在背包问题中，可以采用单点交叉方 法，随机选择一个交叉点，将两个个体的基因进 行交换。
遗传算法及几个例子
遗传算法及几个例子遗传算法(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。
针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。
这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。
但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。
基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法——基本遗传算法。
基本遗传算法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。
遗传操作的过程也比较简单、容易理解。
同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。
1．1．1 编码方法用遗传算法求解问题时，不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码的操作，不断搜索出适应度较高的个体，并在群体中增加其数量，最终寻找到问题的最优解或近似最优解。
因此，必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。
在遗传算法中，把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称之为编码。
反之，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。
编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题，也是一个关键步骤。
迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。
基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集｛0，1｝，也就是说，把问题空间的参数表示为基于字符集｛0，1｝构成的染色体位串。
每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。
一般染色体的长度L 为一固定的数，如X=10011100100011010100表示一个个体，该个体的染色体长度L=20。
遗传算法实例讲解
遗传算法实例讲解遗传算法是一种模拟生物进化思想的搜索算法，通过模拟自然选择、基因交叉和变异等过程，来寻找最优解或接近最优解的问题求解方法。
下面将通过一个实例来讲解遗传算法的具体应用。
假设我们要解决一个旅行商问题（TSP）的例子。
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商能够经过所有的城市，并且路径的总长度最短。
首先，我们需要定义一个染色体编码方式来表示每个可能的解。
在旅行商问题中，一种常见的编码方式是使用一个序列来表示城市的访问顺序，比如[1, 3, 2, 4, 6, 5]表示旅行商依次访问城市1、3、2、4、6和5。
接下来，我们随机生成一组初始的染色体群体。
每个染色体都是一个候选解，也就是一个城市序列。
通过计算每个染色体的适应度函数（即路径长度），我们可以评估每个候选解的优劣。
然后，我们通过模拟自然选择的过程来选择适应度较高的染色体进行繁殖。
在遗传算法中，通常使用轮盘赌选择算法来进行选择操作。
轮盘赌选择算法根据染色体的适应度将其分配到一个选择概率区间上，适应度较高的染色体有更大的概率被选择。
接着，我们通过基因交叉操作来产生下一代染色体。
基因交叉是指将两个染色体的基因片段交换，以产生新的染色体。
在旅行商问题中，可以随机选择两个染色体，并选择一个交叉点，将交叉点之后的基因片段交换。
最后，我们进行变异操作来增加种群的多样性，以避免陷入局部最优解。
变异操作是指在染色体中随机选择一个基因，并随机改变其值。
在旅行商问题中，可以随机选择一个城市，然后将其位置改变。
通过不断迭代上述步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足条件的解），我们就可以得到一个较优的解。
遗传算法在实际应用中具有广泛的应用，除了解决旅行商问题外，还可以应用在机器学习、优化问题和人工智能等领域。
它的优点在于能够在解空间中进行全局搜索，同时能够找到一个接近最优解的解。
然而，遗传算法也存在一些问题，如收敛速度较慢和容易陷入局部最优解等。
遗传算法介绍(内含实例)
遗传算法介绍(内含实例)现代生物遗传学中描述的生物进化理论:遗传物质的主要载体是染色体(chromsome),染色体主要由DNA和蛋白质组成。
其中DNA为最主要的遗传物质。
基因(gene)是有遗传效应的片断,它存储着遗传信息,可以准确地复制,也能发生突变,并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的状态.生物自身通过对基因的复制(reproduction)和交叉(crossover,即基因分离,基因组合和基因连锁互换)的操作时其性状的遗传得到选择和控制。
生物的遗传特性,使生物界的物种能保持相对的稳定;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(量变积累为质变),推动了生物的进化和发展。
遗传学算法和遗传学中的基础术语比较染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。
各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)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！遗传算法的基本步骤遗传算法是具有"生成+检测"(generate-and-test)的迭代过程的搜索算法。
基本过程为:1)编码,创建初始集团2)集团中个体适应度计算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)繁殖出新的集团,回到第二步一个简单的遗传算法的例子:求 [0,31]范围内的y=(x-10)^2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。
《遗传算法实例参考》课件
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传 机制的优化算法，通过模拟生物进化 过程中的基因遗传和变异过程来寻找 最优解。
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 高、鲁棒性强等优点。
遗传算法的基本原理
适应度函数
根据问题的目标函数来定义适 应度函数，用于评估每个个体 的适应度。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器 学习模型的参数优化。
03
02
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题 等组合优化问题。
调度与控制
用于生产调度、机器人路径规划等 控制系统的优化。
04
PART 02
遗传算法的实现步骤
初始化种群
初始解的产生
在遗传算法的开始阶段，需要随机生成一组初始解，这组解被称为种群。每个解 都是问题的一个潜在解决方案。
交叉操作
单点交叉（One-Point Crossover）
随机选择一个交叉点，将两个父代解在该点后的部分进行交换，形成两个子代解。
优点
能够引入新的解，增加解的多样性。
变异操作
要点一
位反转变异（Bit-Flip Mutation ）
随机选择解中的一个位进行取反操作，以增加解的随机性 。
要点二
优点
能够防止算法陷入局部最优解，提高全局搜索能力。
PART 05
遗传算法实例：求解约束 优化问题
问题描述
求解约束优化问题
遗传算法可以用于求解具有约束条件的优 化问题，例如在物流、生产计划、金融等
领域中常见的优化问题。
约束条件
限制决策变量取值的条件，可以是等式或 不等式约束。
目标函数
需要最小化或最大化的目标函数，通常是 一个数学表达式，代表了问题的优化目标 。
遗传算法求解实例
yjl.m :简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值f (x) =xsin( 10 二* x) 2.0，x • [-1,2]选择二进制编码，种群中个体数目为40,每个种群的长度为20，使用代沟为0.9,最大遗传代数为25len lbub scale lbin译码矩阵结构: FieldD code译码矩阵说明:len -包含在Chrom中的每个子串的长度，注意sum(len)=length(Chrom);lb、ub -行向量，分别指明每个变量使用的上界和下界；code -二进制行向量，指明子串是怎样编码的，code(i)=1为标准二进制编码，code(i)=0则为格雷编码；scale -二进制行向量，指明每个子串是否使用对数或算术刻度，scale(i)=0为算术刻度，scale(i)=1则为对数刻度；lbin、ubin -二进制行向量，指明表示范围中是否包含每个边界，选择lbin=0或ubin=0,表示从范围中去掉边界；lbin=1或ubin=1则表示范围中包含边界；注：增加第22 行：variable=bs2rv(Chrom, FieldD);否则提示第26 行plot(variable(l), Y, 'bo');中variable(I)越界yj2.m :目标函数是De Jong函数，是一个连续、凸起的单峰函数，它的M文件objfun1包含在GA工具箱软件中，De Jong函数的表达式为：n2f (x) = ' X j , 一512 乞X j E 512i d这里n是定义问题维数的一个值，本例中选取n=20，求解min f (x)，程序主要变量：NIND (个体的数量)：=40;MAXGEN (最大遗传代数)：=500；NVAR (变量维数)：=20 ；PRECI (每个变量使用多少位来表示)：=20；GGAP (代沟)：=0.9注：函数objfun1.m 中switch改为switch1，否则提示出错，因为switch为matlab保留字，下同！yj3.m :多元多峰函数的优化实例，Shubert函数表达式如下，求min f (x)【shubert.m 】f(x 「X 2)= 7 i cos[( i T)*X t i]*7 i cos[( i ■ 1) * x 2 - i] ,- 10 乞 X t , x 2 乞 10i丄i注：第10行各变量的上下限改为[-10;10]，原来为[-3;3];第25行改为：[Y, l]=min(ObjV);原来为[Y, I]=min(ObjVSel);以此将染色体的个 体值与shubert()函数值对应起来， 原表达式不具有 shubert()函数自变量和应变量的对应关系yj4.m :收获系统最优控制，收获系统(Harvest)是一个一阶的离散方程，表达式为x(k T) = a*x(k) - u (k) , k =1, 2,…，N-s.t. x(0)为初始条件x(k)三R 为状态变量u(k 厂R ■为控制输入变量精确优化解:用遗传算法对此问题求解， x(0) =100 , > -1.1，控制步骤N=20 ,决策变量u (k) 个数 NVAR=20, u(k) •二[0,200 ]注：第 20行语句原为：Chrom=crtrp(NIND,FieldDD);改为：Chrom=crtrp(SUBPOP*NIND,FieldDD);运行提示：Warning: File: D:\MA TLAB6p5\toolbox\gatbx\CRTRP .M Line: 34 Column: 19 Variable 'nargin' has bee n previously used as a function n ame. (Type "warni ngoff MATLAB:mir_warni ng_variable_used_as_fu nctio n"tosuppress this warnin g.)yj5.m :装载系统的最优问题，装载系统是一个二维系统，表达式如下X 1 ( k ' 1) = X 2 (k)丄 丄1x 2(k -1) =2 * x 2 (k) —X t (k)^u(k)N目标函数： 1Nf (x,u) - -X t (N 1)u (k)2N k 亠N _1理论最优解： min f (x, u) = _ 1 ■_ - — k 23 6N 2 N k 二目标函数: Nf(x,u)工 J u(k)k40.4 20x( N ) - x(0)k =1, 2,…，Nmax f (x)=Nx(0)(a -1) ~N 」 a (a -1)用遗传算法对此问题求解，x(0) =[0 0],控制步骤N=20,决策变量u(k)个数NVAR=20 , u(k)三[0,10]注：增加第32-35行语句，功能为实现每隔MIGGEN=20代，以迁移率MIGR=0.2在子种群之间迁移个体，增加这几行语句之前求得目标函数最小值为-0.1538，增加这几行语句之后求得目标函数最小值为-0.1544，目标函数理论最优值为-0.1544.yj6.m :离散二次线性系统最优控制问题，其一维二阶线性系统表达式如下：x(k 1)=a*x(k) b*u(k) , k =1, 2,…，N目标函数：N2 2 2f(x,u) =q*x(n 亠1)亠二[s * x( k)亠r*u(k)]k z1参数设置：求min f (x, u)yj7.m :目标分配问题描述为：m个地空导弹火力单元对n批空袭目标进行目标分配。
遗传算法实例(参考)
• crtbp：创建一元素为随机数的种群矩阵
[Chrom, Lind, BaseV]=crtbp(Nind, Lind)
[Chrom, Lind, BaseV]=crtbp(Nind, BaseV)
[Chrom, Lind, BaseV]=crtbp(Nind, Lind, Base) Chrom：染色体矩阵；Lind：长度；BaseV：基本字符。 • 举例：创建一个长度为4有3个个体的种群 [Chrom, Lind, BaseV]=crtbp(3, 4, BaseV) 得到： Chrom=[0 0 1 0; 1 0 1 1; 0 1 0 1] Lind=4; BaseV=[2 2 2 2];
n
max( cij ) j 1
• 染色体采用十进制编码，每个基因表示为火力点 的编号。染色体的长度由按目标批次编号顺序排 列的火力单元分配编号组成，表示一种可能的分 配方案。
• 射击有利程度估计值（对每个定点测量后确定的）
p=[.87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .87 .52 .11 .78 .72 .69 .94 .72 .36 .28 .27 .74 .24 .78 .45; .62 .87 .70 .22 .80 .42 .43 .90 .13 .95 .18 .19 .12 .61 .35; .48 .20 .42 .16 .43 .58 .69 .03 .34 .72 .15 .24 .29 .30 .75];
遗传算法及其应用实例
遗传算法及其应用实例遗传算法是一种模拟进化过程的算法，它基于生物进化的基本原理：选择、交叉和变异。
这种算法能够在复杂的问题中找到全局最优解或者近似最优解，因此在各种领域中得到了广泛的应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种随机搜索算法，它通过对候选解进行选择、交叉和变异，寻找问题的最优解。
其基本过程如下：1.初始化种群在初始化种群的时候，我们需要定义每一个个体的基因型和表现型，以及计算每一个个体的适应度函数。
2.选择选择过程是根据个体的适应度函数进行选择，适应度高的个体有更大的概率被选择，而适应度低的个体则会被淘汰。
常见的选择方法有轮盘赌选择和竞赛选择。
3.交叉交叉是将两个个体的基因型随机组合生成一个新的个体。
交叉的位置和方式也是随机的。
4.变异变异是在某些个体的基因型中随机改变一个基因，以增加种群的多样性。
变异的操作按照一定概率来进行。
5.进化终止条件当达到预设的进化代数或者满足一定的适应度值时，进化过程就会停止，最终得到一个最优解或近似最优解。
二、遗传算法的应用实例1.寻路问题寻路问题是指在一个地图中，寻找一条从起点到终点的最短路径。
采用遗传算法来解决这个问题，可以将路径表示为一条染色体，交叉和变异的操作就可以将这条染色体不断变形，最终得到一条最短路径。
2.人工智能人工智能是利用计算机模拟人的智能行为。
遗传算法可以用来优化神经网络的拓扑结构和权值组合，以及选择最好的机器学习算法。
3.机器人控制对于机器人控制问题，可以通过遗传算法来优化控制器的参数。
这是因为控制参数的数量非常大，而用遗传算法来优化这些参数能够在短时间内找到最优解。
4.图像处理使用遗传算法来进行图像处理，可以通过寻找最优的图像过滤器和参数来增强图像。
其中图像过滤器的参数可以被编码成染色体序列，进而进行优化。
5.工程设计在工程设计中，可以利用遗传算法优化某些设计参数。
例如对于一座桥梁，可以将桥梁参数视为染色体，然后通过遗传算法来寻找最优组合，以提高桥梁的可靠性和安全性。
遗传算法的原理及应用实例
遗传算法的原理及应用实例遗传算法是由Holland教授在20世纪六七十年代提出的一种优化算法。
原始的遗传算法是模拟生物进化的过程，经过多次交叉、变异和选择操作，寻找最佳的解决方案。
它的主要特点是全局优化、鲁棒性强、可以处理高维复杂问题。
本文将详细介绍遗传算法的原理及应用实例。
一、遗传算法的原理遗传算法的运行机制与自然选择类似，具体过程包括三个部分：初始化种群、交叉、变异和选择。
首先，将问题的解表示成染色体。
染色体由多个基因组成，每个基因对应一个变量的取值。
然后，生成一个初始种群，其中每个个体包括一个染色体，代表一个解。
接着进行交叉操作和变异操作。
交叉操作是将两个个体的染色体随机选择一段染色体交换，从而产生两个新个体。
变异操作是基于一定概率对某一个个体的染色体进行变异，即基因发生变化。
最后，从新个体和未发生变异的原始个体中留下适应度高的一部分作为下一代父代，进入下一轮循环。
二、遗传算法的应用实例1. 数据挖掘遗传算法可以用于分类、聚类和关联规则挖掘等数据挖掘任务。
例如，可以通过遗传算法优化数据集中的特征权重，使得分类器性能更好。
还可以使用遗传算法生成关联规则，找到一些潜在的关联规则。
2. 机器学习遗传算法可以用于解决参数寻优的问题。
例如，在神经网络中，可以使用遗传算法优化神经网络的权重和偏置，从而提高神经网络的性能。
3. 优化设计遗传算法也可以用于优化设计问题，例如在工程设计问题中，可以把需要设计的问题转化成为一个优化问题，由遗传算法寻找最优解。
比如，在结构设计中，可以使用遗传算法寻找材料最优设计，优化设计中的约束很多。
4. 游戏遗传算法也可以用来训练智能体解决游戏问题，例如围棋、下棋等。
通过演化过程，逐渐提高智能体的适应度，并生成更好的智能体来玩游戏。
总之，遗传算法具有实现灵活、收敛速度较快且不易陷入局部最优解等特点，可以解决各种优化问题，特别是多目标、高维、非线性、非凸和具有约束的优化问题。
随着科学技术的发展，遗传算法在实际问题中的应用将会越来越广泛。
遗传算法简单易懂的例子
遗传算法简单实例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：(1) 个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1, x2 编码为一种符号串。
本题中，用无符号二进制整数来表示。
因 x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
例如，基因型 X＝101110 所对应的表现型是：x＝[ 5，6 ]。
个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。
(2) 初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。
本例中，群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。
如：011101，101011，011100，111001(3) 适应度汁算遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。
本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体的适应度。
(4) 选择运算选择运算(或称为复制运算)把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。
一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。
本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。
其具体操作过程是：•先计算出群体中所有个体的适应度的总和fi ( i=1.2,…,M );•其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / fi ，它即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率，•每个概率值组成一个区域，全部概率值之和为1；•最后再产生一个0到1之间的随机数，依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
(5) 交叉运算交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要操作过程，它以某一概率相互交换某两个个体之间的部分染色体。
遗传算法经典实例
遗传算法经典实例遗传算法（GeneticAlgorithm）是一种启发式算法，用于解决最优问题，和模拟生物进化类似，其特点是快速搜索，但是搜索的结果可能不是最优解。
它的优点是不需要专业的数学分析，而且它能够自动生成可行的解是处理复杂问题时，解决模糊、离散、多目标和非凸优化问题的有力工具之一。
遗传算法也称为遗传进化算法(GEA)。
一般来说，遗传算法由三大部分组成：初始化、评价和改进。
在初始化的过程中，需要产生一组随机的解，又称为种群，作为遗传算法的输入。
然后，评价和改进过程将对每一组解进行评价，给出一个目标函数值。
根据该值，算法会选择出个体中最优的解；接着，算法会根据某种选择策略，改进个体，以应对更优的解。
在这里，我们要介绍的是遗传算法的三个经典实例：蒙特卡罗搜索（Monte Carlo Search）、穷举法（Exhaustive Enumeration）和全局尺度搜索（Global Scale Search）。
蒙特卡罗搜索是一种以随机生成的解作为初始状态，每次改变这些解的某个变量，以达到全局最优解的搜索方法。
蒙特卡罗搜索的实现简单，但是结果的精确度可能较低，因此一般在解决复杂问题时不能使用它。
穷举法是一种从给定的域中搜索最优解的方法，它需要枚举所有可能的解，从而找出最优解。
不过，当问题规模较大时，这种方法可能会耗费极大的时间，并且难以适用于复杂问题。
全局尺度搜索是一种启发式搜索，它将搜索空间分割成多个子空间，并且在每一个子空间中运行算法。
它能够有效地探测全局的最优解，并且在处理复杂问题时，具有较高的搜索效率。
除此之外，还有一种多维空间搜索方法，它可以利用改进后的解作为新的解进行搜索，从而获得更优的解。
与其他搜索方法不同，它能够在少量的步骤中完成搜索，因此具有较高的搜索效率。
总而言之，遗传算法的三种经典实例都具有自身的优点，同时又能够有效地处理复杂问题。
如果要解决一定的最优化问题，我们可以根据不同的环境，结合上述三种搜索方法，在较短的时间内获得更优的解。
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yj1.m ：简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值0.2)*10sin()(+=x x x f π，∈x [-1, 2]选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9，最大遗传代数为25译码矩阵结构：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=ubin lbin scale codeub lb len FieldD 译码矩阵说明：len – 包含在Chrom 中的每个子串的长度，注意sum(len)=length(Chrom)； lb 、ub – 行向量，分别指明每个变量使用的上界和下界；code – 二进制行向量，指明子串是怎样编码的，code(i)=1为标准二进制编码，code(i)=0则为格雷编码； scale – 二进制行向量，指明每个子串是否使用对数或算术刻度，scale(i)=0为算术刻度，scale(i)=1则为对数刻度； lbin 、ubin – 二进制行向量，指明表示范围中是否包含每个边界，选择lbin=0或ubin=0，表示从范围中去掉边界；lbin=1或ubin=1则表示范围中包含边界； 注：增加第22行：variable=bs2rv(Chrom, FieldD);否则提示第26行plot(variable(I),Y, 'bo'); 中variable(I)越界yj2.m ：目标函数是De Jong 函数，是一个连续、凸起的单峰函数，它的M 文件objfun1包含在GA 工具箱软件中，De Jong 函数的表达式为：∑==ni i x x f 12)(， 512512≤≤-i x这里n 是定义问题维数的一个值，本例中选取n=20，求解 )(min x f ，程序主要变量：NIND （个体的数量）：＝40；MAXGEN （最大遗传代数）：=500；NV AR （变量维数）：=20；PRECI （每个变量使用多少位来表示）：=20；GGAP （代沟）：=0.9注：函数objfun1.m 中switch 改为switch1，否则提示出错，因为switch 为matlab保留字，下同！yj3.m ：多元多峰函数的优化实例，Shubert 函数表达式如下，求)(min x f 【shubert.m 】∑∑==++++=51251121]*)1cos[(*]*)1cos[(),(i i i x i i i xi i x x f ，10,1021≤≤-x x注：第10行各变量的上下限改为[-10;10]，原来为[-3;3]； 第25行改为：[Y , I]=min(ObjV);原来为[Y , I]=min(ObjVSel);以此将染色体的个体值与shubert()函数值对应起来，原表达式不具有shubert()函数自变量和应变量的对应关系yj4.m ：收获系统最优控制，收获系统(Harvest)是一个一阶的离散方程，表达式为)()(*)1(k u k x a k x -=+， =k 1，2，…，N ..t s )0(x 为初始条件R k x ∈)(为状态变量 +∈R k u )(为控制输入变量目标函数：)0()(204.0)(),(6.01x N x k u u x f Nk --=∑=精确优化解：)1()1)(0()(max 12--=-a aa x x f N N用遗传算法对此问题求解，100)0(=x ，1.1=α，控制步骤N=20，决策变量)(k u个数NV AR=20，]200,0[)(∈k u注：第20行语句原为：Chrom=crtrp(NIND,FieldDD);改为：Chrom=crtrp(SUBPOP*NIND,FieldDD); 运行提示：Warning: File: D:\MA TLAB6p5\toolbox\gatbx\CRTRP .M Line: 34 Column: 19 V ariable 'nargin' has been previously used as a function name.(Type "warning off MA TLAB:mir_warning_variable_used_as_function" to suppress this warning.)yj5.m ：装载系统的最优问题，装载系统是一个二维系统，表达式如下)(1)()(*2)1()()1(212221k u Nk x k x k x k x k x +-=+=+ =k 1，2，…，N目标函数：∑=++-=Nk k uNN x u x f 121)(21)1(),(理论最优解：∑-=+-+-=112322161331),(min N k kNNN u x f用遗传算法对此问题求解，=)0(x [0 0]，控制步骤N=20，决策变量)(k u 个数NV AR=20，]10,0[)(∈k u注：增加第32-35行语句，功能为实现每隔MIGGEN=20代，以迁移率MIGR=0.2在子种群之间迁移个体，增加这几行语句之前求得目标函数最小值为-0.1538，增加这几行语句之后求得目标函数最小值为-0.1544，目标函数理论最优值为-0.1544.yj6.m ：离散二次线性系统最优控制问题，其一维二阶线性系统表达式如下：)(*)(*)1(k u b k x a k x +=+， =k 1，2，…，N目标函数：∑=+++=Nk k u r k x s n x q u x f 1222])(*)(*[)1(*),(参数设置：求),(min u x fyj7.m ：目标分配问题描述为：m 个地空导弹火力单元对n 批空袭目标进行目标分配。
假设进行目标分配之前，各批目标的威胁程度与各火力单元对各批目标的射击有利程度已经经过评估和排序。
第j 批目标的威胁程度评估值为j w ，第i 个火力单元对第j 批目标射击有利程度估计值为ij p （j w 、ij p 的值在程序文件targetalloc.m 中），令各火力单元对各批目标进行拦击的效益值为ij j ij p w c *=，其中ij c 表示对某批目标进行拦击我方获益大小程度。
目标分配的目的是满足目标分配的基本原则，追求总体效益最佳，即求)max(1∑=nj ijc注：最大遗传代数MAXGEN=50改为MAXGEN=400，方能比较稳定地得到总收益为6.4719【targetalloc.m 】yj8.m ：双积分的优化问题，双积分问题的状态方程为：21x x = 12x x = 2x y =时间范围：10≤≤t ；初始条件：0)0(1=x ；1)0(2-=x ； 终止条件：0)0(1=x ；0)0(2=x . 目标函数：⎰=12)()(min dt t u u f双积分问题的Simulink 模型：注：在matlab6.5版本下提示RK23函数已过旧，为防止循环过程因不断调用RK23函数而出现大量的如下警告提示： Warning: RK23 is obsolete and will be eliminated in future versions. Use SIM instead. > In D:\MA TLAB6p5\toolbox\simulink\simulink\rk23.m at line 15 In D:\MA TLAB6p5\toolbox\gatbx\test_fns\OBJDOPI.M at line 93 In j:\gatbx\yj8.m at line 18Warning: Output port 1 of block 'SIMDOPI1/Integrator2' is not connected. 可以在Matlab 命令窗口中键入warning off 以消除此类警告提示【yj9】雷达目标识别问题注：没有源码yj10.m ：图像分割问题，利用遗传算法进行图像分割的基本思想是：把图像中的像素按灰度值用域值M 分成两类图像，一类为目标图像1C ，另一类为背景图像2C 。
图像1C 由灰度值在0～M 之间的像素组成，图像2C 由灰度值在M+1～L-1（L 为图像的灰度级数）之间的像素组成。
本例处理图像为256灰度级，将灰度分割域值编码为一个8位0、1二进制码串，适应度函数选为：22121)]()([*)(*)()(M U M U M W M W M f -=其中)(1M W 为目标图像1C 中所包含的像素数；)(2M W 为目标图像2C中所包含ImportIntegrator1Integrator2【target.m 】的像素数；)(1M U 为1C 中所有像素数的平均灰度值；)(2M U 为2C 中所有像素数的平均灰度值。
注：经过50次迭代后的分割图像域值为120，代入目标函数后知116～122都是所求的最佳分割图像域值，可见遗传算法有助于缩小检索范围。
【yj11】一些测试函数对应的优化问题（列于表内）表6.2 工具箱提供的测试文件yj12.m ：多目标优化问题，含有两个优化目标的多目标优化问题表达式如下： min 4422211x x f += min10)1(212+-=x x f..t s 411≤≤x ，212≤≤x对于该问题，利用权重系数变换法很容易求出Pareto 最优解，本例中确定1f 和2f 的权重系数都为0.5。
注：此例中经遗传算法优化子代个体数目逐步减少，最后稳定在10个染色体个体yj12_1.m ：同上，改进之处为使用reins 恢复函数使得子代数量（子代染色体个数）等于父代数量（父代染色体个数），一次计算上例得min(f1(v)+f2(v))=10.4758，本例得min(f1(v)+f2(v))=10.1033，最大遗传代数均为MAXGEN=50.gaplotchange.m ：Matlab 遗传算法工具箱自己创建的绘图函数（7.1版本工具箱帮助文件中有）poll_example.m ：完全表决示例函数（7.1版本直接搜索工具箱帮助文件中有）【f1.m ，f2.m 】【f1.m ，f2.m 】parameterfun.m：利用匿名函数参数化函数，首先编写此含参数调用的函数，然后在MA TLAB工作空间输入下列命令，给匿名函数定义一个句柄：a=4;b=2.1;c=4;objfun=@(x) parameterfun(x,a,b,c);x0=[0.5 0.5];如果接着决定改变a、b、c的值，必须重新建立一个匿名函数，例如：a=3.6;b=2.4;c=5;objfun=@(x) parameterfun(x,a,b,c);runps.m：利用嵌套函数参数化函数，为运行最优化，可键入：a=4;b=2.1;c=4;x0=[0.5 0.5];[x fval]=runps(a,b,c,x0)。