小生境遗传算法综述

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遗传算法的研究与进展

遗传算法的研究与进展

遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高,遗传算法作为一种高效的优化方法,在许多领域中得到了广泛的应用。

本文将对遗传算法的研究进展进行综述,包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。

自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来,该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。

遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制,通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。

在过去的几十年里,众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨,提出了许多重要的改进策略。

本文将对这些策略进行综述,并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。

遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略,在一组可行解(称为种群)中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解,进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解,重复上述过程,最终收敛于最优解。

遗传算法的关键要素包括:染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。

为进一步提高遗传算法的性能,研究者们提出了一系列改进策略。

这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进:多目标优化策略:针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题,可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。

精英保留策略:为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象,可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。

基于随机邻域搜索策略:这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索,可以在一定程度上避免陷入局部最优解,并提高算法的全局收敛性。

遗传算法作为一种常用的优化方法,在许多领域都有广泛应用,如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。

随着技术的发展,遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。

研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。

基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题;基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率;一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题,提出了相应的改进措施。

基于个体优化的自适应小生境遗传算法

基于个体优化的自适应小生境遗传算法

或 3,由 ) 群体 中随机地选取的 1 F个个体组成排挤成 员, / C 然
后依据新产 生的个体与排挤成员 的相似性来排挤一些与排挤 成员相 类似的个体 。在实 际操作 中,个体之间的相似性通常 使 用个 体 之 间 的海 明 距离 来 度量 ,对于 一 个群 体 规 模为 M + 的群体 中的个体 , Ⅳ 按照下式求出每 2 个个体 和 , 之 间的海 明距离 :
m a e s fteif r to ften ae tndvd asg n r td i h r c s fe o uint h ik tes ac p c n mp o etea it f k su e o n o main o e rs iiu l e eae nt ep o e so v lto os rn h e r hs a ea d i r v h bly o h h i i
中 圈分类号;T; P :
基 于 个体 优 化 的 自适应 小生境 遗传 算 法
华 洁 ,崔杜 武
( 西安理工大学计算机 科学与工程学院 ,西安 7 0 4 ) 1 0 8
摘 要: 针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题, 提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算
第3 6卷 第 1 期
VL o 36






21 0 0年 1月
Ja nua y 01 r 2 0
No 1 .
Co p e m ut rEngi e rng n ei
人工 智能 及识 别技 术 ・
文章编号: 0 32( l)—09—0 文献 10_ 48 o0 1_ 4- 2 o l 3 标识码; A

小生境遗传算法

小生境遗传算法

小生境遗传算法1. 简介小生境遗传算法(Micro Genetic Algorithm,简称Micro-GA)是一种基于遗传算法的优化方法。

与传统的遗传算法相比,小生境遗传算法在选择个体时引入了竞争机制,以增加种群的多样性和搜索效率。

本文将详细介绍小生境遗传算法的原理、流程和应用。

2. 原理小生境遗传算法基于遗传算法的基本原理,包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。

但与传统的遗传算法不同的是,小生境遗传算法在选择个体时采用了锦标赛选择策略。

具体而言,它将种群中的个体划分为若干个子群,并在每个子群中进行竞争选择。

在锦标赛选择中,每个子群内部进行竞争,选出最优秀的若干个个体作为优胜者,并将它们复制到下一代。

这样做可以增加种群中优秀个体的比例,并减少较差个体对下一代的影响。

同时,通过调整子群大小和竞争规模,可以控制个体之间的竞争强度,从而平衡多样性和收敛速度。

3. 流程小生境遗传算法的流程如下:1.初始化种群:根据问题的特点和要求,随机生成初始的个体群体。

2.评估适应度:对每个个体进行适应度评估,根据问题的目标函数确定适应度值。

3.锦标赛选择:将种群划分为若干个子群,每个子群内部进行竞争选择,选出优胜者。

4.交叉操作:从优胜者中随机选择两个个体进行交叉操作,生成新的后代个体。

5.变异操作:对新生成的后代个体进行变异操作,引入一定的随机性和多样性。

6.更新种群:用新生成的后代替换原有的个体形成新一代种群。

7.终止条件判断:判断是否满足终止条件,如达到最大迭代次数或找到满足要求的解等。

8.返回结果:返回最优解或近似最优解作为算法输出。

4. 应用小生境遗传算法在许多领域得到了广泛应用。

以下是一些常见的应用场景:•优化问题:小生境遗传算法可以用于求解各种优化问题,如函数优化、组合优化、路径规划等。

通过调整适应度函数和遗传操作,可以找到最优解或近似最优解。

•机器学习:小生境遗传算法可以应用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。

一种小生境遗传算法研究

一种小生境遗传算法研究
第1 6卷
第1 期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
J RNAL 0F HAR N U VE I Y C E E AND r HNOL OU BI NI RS T OF S I NC EC OGY
V0 . 6 No 11 .1 Fe . 2 b 01l
2 1 年 2月 01
存在操 作 复杂 、 比简单遗传 算 法更 费时的缺 陷 , 对此 问题提 出一 种基 于群 体 间共享 的 小生境遗传 针 算法 . 该算 法在 多模 函数 的优化 中能 够保持 种群 多样 性 的稳 定性 , 取合 适 的子 种 群规 模 , 而 以 获 从
更快 的收敛 速度 获得 更优 的解 . 究结果表 明 , 算 法不但 可 以有 效 地 克服 标 准遗 传 算法 的缺 陷 , 研 该
Ab ta t T e i rv d G n t g r h b s d o ih e h i u h ws a b t r p r r n e b c u e i sr c : h mp o e e e i M o i m a e n N c e t c n q e s o e t ef ma c e a s t c t e o
而且计 算速 度和 算 法稳 定性 也得 到 了显著提 高. 关 键词 : 遗传 算 法 ;小生境技 术 ; 熟收敛 早 中图分 类号 : H16 T 6 文献标 志码 : A 文章编 号 :10 — 6 3 2 1 ) l 0 9 — 4 07 28 (0 1o 一 00 0
Re e r h o c e Ge e i Alo i m s a c n a Nih n t g rh c t
K e o d g nei l o i m ; Ni h e h o o y;p e t r o e g n e y w r s: e tc ag rt h c e t c n lg r ma u e c nv re c

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

wh c n ld h e - i n in lc d c e ,nta o u ain e i c e , t es u cin d sg c e , ih tae y, ih icu e tredme so a o e sh me ii l p p lto d sg sh me f n s fn t ei sh me n c e srtg i n i o n
GA als t f lp e c n t itc n io s a d e et ey s le UT o a c ran e tn . C l ai y mut l o s an o dt n n f ci l ov P t eti xe t s i r i v
Ke r s nvri i tbig Po l U P ; e e cA g rh G ; redme s nlc d ;i e s a g y wo d :U ies Tme l rbe y t a n m( T )G n t loi m( A)t e—i ni a o e nc t t y i t h o h re
f c o s c n t i t , n o vn ag t o t z t n ma h ma ia mo e o a t r , o sr n s a d s l i g tr e . a An p i ai t e t l mi o c d l f UT i e tb i e . h fa wo k sr cu e o P s s l h d T e r me r tu t r t a s s l e UTP S o d dAc o d n t c a a trsis o r GA S n o u e a a i t f i r v d s h me a e e in d. ov i f u e . c r i g o h ce i c f U P, n r t i i t d c d, v rey o mp o e c e s r d sg e r

小生境遗传算法在传感器优化布置中的应用

小生境遗传算法在传感器优化布置中的应用

本 文所讨 论 的是 基 于预选 择 机 制 的小 生境 遗 传算 法 。 其 基本 思想 是 :仅当新 产生 的子代 个体 的适应 度 超过其 父 代个体 的适应度 时 ,所 产生 的子代 个体 才能 替换其 父代 个 体 而遗传到下一 代 ,否则父代个体仍保 留在下一代 种群 中。
由于父代个 体和子代 个体 之 间编码结 构 的相似 性 ,所 以这 种 实现方法替换 掉 的只是 一些 编码相 似 的个 体 ,故它能 够 有效地维持群体 的多样性 ,并造就小生境 的进化环境 。 由定 义可知 ,小生 境 遗传 算 法都 是 多 种群 同时进 化 。
器时 , 传感器 主要 分布在四个区域 : 边跨跨 中, 主跨 四分之 一 区域 , 主跨跨 中区域 , 以及右侧桥 塔位置 。由于结构非对称 , 传感器布点也不存 在严 格 的对称性 。当布置 更多 的传感 器 时, 主梁 的其 他节点位 置 , 也会 成为 传感 器布点 。这 种趋 势 将随着传感器数量 的增加而更加 明显 , 这符合 悬索桥 弹性 支 撑连续梁 的特点 。 在右侧桥塔下方 、 主跨跨 中以及 主跨八分 之一等局部 区

主要计算过程包 括 :个 体编码 、初始群 体产 生 、适 应度 计 算 、遗传操 作 ( 包括选择 、交叉 、变 异 ) 。由于具有容 易理 解 、操 作简单 、可移植 性强 、不需要 梯度 等高 阶信 息等 诸 多优点 ,遗传算法 在求解 大 型、复杂优 化 问题 方 面具有 明
显 的优 势。
广义遗传算 法相似 ,将 计算 过程 分为 渐变 和骤变 。渐变 过 程时遗传过程 中的 “ 和平建 设 ”时期 ,目的是 更好地 实现 局部寻优 ,因此 采用单 点交叉 和 单点变 异 ;骤变 阶段 是遗

小生境遗传算法及其在地球物理反演中的应用研究

小生境遗传算法及其在地球物理反演中的应用研究

h g p e fc n e gn .Th sp p rp riu a l n l z dt ewo k me h n s a d t eag — i h s e do o v r ig i a e a tc lrya ay e h r c a im n h lo
rt m o v r e c ft e n c i g g n tca g rt m s ih c n e g n e o h i h n e e i l o i h .Th x e i n a a o h e u c i n e e p rme td t ft r e f n t s o
HeW eb n Li in p g, n i g Li n s e ii g, u Ja g n Ya g M n , n Yo g h n
(nt ueo ep yi Is tt f G o h s s& G o ei , hn nvri f G oc ne , h n4 0 7 , hn ) i c em t s C iaU iest o esi cs Wu a 30 4 C ia c y e
敛 速 度 慢 的 弱 点 。本 文 介 绍 一 种 基 于 小 生 境 技 术 的改 进 遗 传 算 法 , 不 但 具 有 良好 的 收 敛 可 靠 性 , 且 具 有 它 而
较快的收敛速度 。文章扼要分析 了小生境遗传算法 的运行机制 , 并对 遗传 算法 的收敛性作了详细分析 。对 给
出 的 三 个 测 试 函数 和 理 论 地 震 波 速 反 演 的实 验 数 据 表 明 , 算 法 确 实 是 一 种 行 之 有 效 的 遗 传 算 法 。 该
关键 词 : 小生 境 ; 遗传算法 ; 罚函数 ; 地震反演
中图分 类号 ;61 P3

进化优化小生境遗传算法控制参数的研究

进化优化小生境遗传算法控制参数的研究
o t ms pi mu ,wh s cie n itn e r ac ltd. T e nc e ds n e i d tr ie y te o e Eu l a ds c sa e c luae d a h ih it c s ee a m n d b mii l h nma Eu l e n dsa c .Thsa po c s ci a it e d n i p ra h i s c e sul s di h etf n t pi z t na dsx h mpc me a kf n t no tmiai . u c sf l u e nS ub r u ci o t y on miai n i— u a l c u ci pi z t o b o on
限制了小生境遗传算法的应 用。该文提 出了一种 求解小生境之间距离参数的新方法一
峰 目标函数的具体情 况,应 用遗传算法随机寻优得到若干个最优值 ,由这些最优值 的最小 欧氏距离指导小 生境距 离参数 的取值 。依据 此方 法确定小 生境之 间的距离参数, 用小 生境遗 传算法成功求解 了 S uet 应 hbr多峰函数 的所有全局最优值以及六峰值驼背数 Bc uco ak ntn的所 F i
[ bt c] i e e e c l r m isp r r n t u ilh m n t n p m zt nH w vr h r i l k f er t dt m n e A s a t N c n t g i e o t g e c n lp p u c o t i i . o ee te c oy o e r ie h r h g ia o t su i e iim t e u f i o i ao h O , es a o t e h t
2 De at n fT s n n o gn e n . n h n n tt eo Aeo a t a e hn lg , n h n 3 0 4 . p rme t e t d Co t l o a r En ie r g Na c a gI si f r n ui l c oo y Na c a g3 0 3 ) i ut c T

遗传算法小生境技术简介

遗传算法小生境技术简介

遗传算法小生境技术简介生物学上,小生境是指特定环境下的一种组织结构。

在自然界中,往往特征,形状相似的物种相聚在一起,并在同类中交配繁衍后代。

在SGA 中,交配完全是随机的,在进化的后期,大量的个体集中于某一极值点上,在用遗传算法求解多峰值问题时,经常只能找到个别的几个最优值,甚至往往得到是局部最优解。

利用小生境我们可以找到全部最优解。

小生境技术就是将每一代个体划分为若干类,每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表组成一个群,再在种群中,以及不同种群中之间,杂交,变异产生新一代个体群。

同时采用预选择机制和排挤机制或分享机制完成任务。

基于这种小生境的遗传算法(Niched Genetic Algorithms,NGA),可以更好的保持解的多样性,同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度,特别适合于复杂多峰函数的优化问题。

模拟小生境技术主要建立在常规选择操作的改进之上。

Cavichio 在1970年提出了基于预选择机制的选择策略,其基本做法是:当新产生的子代个体的适应度超过其父代个体的适应度时,所产生的子代才能代替其父代而遗传到下一代群体中去,否则父代个体仍保留在下一代群体中。

由于子代个体和父代个体之间编码结构的相似性,所以替换掉的只是一些编码结构相似的个体,故它能够有效的维持群体的多样性,并造就小生境的进化环境。

De Jong在1975年提出基于排挤机制的选择策略,其基本思想源于在一个有限的生存环境中,各种不同的生物为了能够延续生存,他们之间必须相互竞争各种有限的生存资源。

因此,在算法中设置一个排挤因子CF(一般取CF=2或3),由群体中随机选取的1/CF 个个体组成排挤成员,然后依据新产生的的个体与排挤成员的相似性来排挤一些与预排挤成员相类似的个体,个体之间的相似性可用个体编码之间的海明距离来度量。

随着排挤过程的进行,群体中的个体逐渐被分类,从而形成一个个小的生成环境,并维持群体的多样性。

基于小生境的正弦遗传算法研究

基于小生境的正弦遗传算法研究

摘 要 : 对标 准 遗 传 算 法 的 不足 , 助 最优 保 留策 略 对 遗 传 算 法 中的 变异 算 子 进 行 改进 , 针 借 把 生 物 学 的基 因 突 变 的概 念 引入 遗 传 算 法 中 , 高 了种群 的 多样 性 和 全 局 收 敛 性 能 , 免 了 提 避 在 进 行 过 程 中产 生 早 熟现 象 。在 此基 础 上 , 出 了一 种 小 生境 正 弦遗 传 算 法 , 提 并进 行 实例研
DU W e-a g U h ・h n, U Dey u i n , S uc e L -o y
( c o l f Ifr t n n C nrl n iern La nn Unvri o erlu S h o o nomai a d o t E gn e g, i ig o o i o ies y f P t e m a d t o n Ch mia T c n lg , u h n e c l e h oo y F su
究。结果表 明, 该算法不但 可以有效地克服标准遗传算法缺 陷, 而且稳 定性也得到提 高。
关键词 : 遗传 算 法 ; 因突 变 ; 生境 ; 弦 变 异 ; 生境 正 弦遗 传 算 法 基 小 正 小 中 圈分 类 号 : P 8 T 13 文献 标 志 码 : A
Re e r h o c e Sn n t g rt m s a c n a Nih i e Ge e i Alo i c h
teso cmi G f ci l,u a o i rv h tb i ea o tm. h h ro n o S A eet e b tl mp etes it o t l rh t gf vy s o a lyf h gi
Ke r s g n t gr h G ) sl t n nc e s e m tt n nc e s e g n t g rh N G y wo d :e ei a o t c l i m( A ; t i ;ih ;i ua o ; i i e ei a o tm( S A) a ao n i h n cl i

遗传算法及其发展状况研究

遗传算法及其发展状况研究

关于遗传算法的文献综述班级:13级机械(4)班学号:913101140439 姓名:元志斌关键词:遗传算法,编码,搜索,优化,交叉,遗传摘要:遗传算法是一种基于生物进化自然选择和群体遗传机理的,适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术,近年来,因为遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注,本文介绍了遗传算法研究现状和发展的前景,概述了它的理论和技术,并对遗传算法的发展情况发表了自己的看法。

Abstract:Genetic algorithm is a kind of natural selection and based on biological evolution of genetic mech anism, group suitable for complex system optimization adaptive probability optimization techni que, in recent years, because genetic algorithm for solving complex optimization problem in the h uge potential and the successful application of industrial engineering, this algorithm was wide att ention of scholars at home and abroad, this paper introduces the current research status and d evelopment of genetic algorithm, summarizes the prospect of its theory and technology of geneti c algorithm and the development of published opinions of his own。

基于小生境技术的遗传优化算法改进

基于小生境技术的遗传优化算法改进
1 引 言 .
群 )每 个 小 生 境 由 一 对 具 有 适 应 值 的 个 体 所 组 成 , 生 境 中 , 小 的 父 代 个 体 交 叉 操 作 后 立 即 应 用 (+ ) 择 机 制 , 定 性 地 2 2选 确
遗传 算法 【 I 】 拟 自然界 生物 群 体进 化过 程 的一 种 随 是模 机优 化方法 , 有不依赖 于 问题模 型的特 性 、 具 寻优 过程 的 自 适应 性、隐含 的并 行性 以及解 决复 杂非线 性 问题 的鲁 棒性 等优 点, 并在 许多复杂优化 问题都 找到 了令人 满意的解 。但 大量 的经验表 明,标准遗 传算 法存在 早熟 收敛现 象和 后期
搜 索 速 度 慢 的 缺 点 , 使 得 简 单 遗 传 算 法 (i l gnt s e eec mp i
选择 2个个体进入 下一代 。变异 操作按概率进 行 , 仅对种群 中最 佳个体变 异 时应用(+ ) 1 1选择 , 以保 证全局 的收敛性 , 对 其它个 体仅做 随机 变异 , 不作选择 。全 体小生境 在其 内部完 成一 代进化操作 后在整个种 群范围 内进行 重构 。 设小生境 的 数量 为 m, 小生 境的规模 为 n 这- d 生境技 术 GA ( , - , s简称为
算 法 的流 程 如 下 : 随 机 地 生 成 规 模 为 mxn的 初 始 种 群
解, 本文提 出一种基 于小 生境技 术 的改进遗 传算 法 , 采用 了
提高全局搜索 能力的基于 相似个体 交叉和( + ) 入 确定性择优 机制的小生境技 术 简称 为 N S: i e f iirn ida ) f O INc Sml d i l , ho aI v u s
G lb r 出 , 在 进 化 算 法 几 种 流 行 的 选 择 机 制 中 , od e 指 ( + ) 择 机 制 具 有 最 强 的 选 择 压 。( 选 ) 择 允 许 个 父 选

基于小生境遗传算法在多目标规划中的应用

基于小生境遗传算法在多目标规划中的应用

-----------------------------------Docin Choose -----------------------------------豆 丁 推 荐↓精 品 文 档The Best Literature----------------------------------The Best Literature1.引言:在实际生活中,有时候一个问题不能简单地归结为求解一个函数的最大值或是最小值,而是归结为求解多个函数的最值从而综合评定最终的选择方案。

如顾客购买一件产品,首先要考虑的是产品的质量问题,除此之外,还有售后服务,品牌效应等因素。

这就涉及到了多目标规划问题。

一个多目标规划问题可表述为:maxZ1(x)maxZ2(x)……maxZn(x)X={x∶|x∈Rn,gi(x)≤0,hj(x)=0,xa≥0,$i,j,a%’’’’’&’’’’’(}这里我们重要研究的是有条件约束的双目标规划,即:maxZ1(x)maxZ2(x)X={x∶|x∈Rn,gi(x)≤0,hj(x)=0,xa≥0,$i,j,a)}2.主要思想:在允许Z1(x)在(max(Z1(x))-Δ%,max(Z1(x)))范围内波动的情况下,来求得Z2(x)的最值。

在求取函数最优值时,梯度法,牛顿法,线性规划等方法已经占有一席之地。

但是,随着优化问题的复杂化以及不确定性,非线性,时间不可逆性,传统的算法已经不再适用,这样,基于仿生学理论的遗传算法(GA)走上了舞台。

借助于生物学上小生境理论在遗传算法中的应用,我们可以得到遍布于峰值周围的一些可行解,并排除掉超出(max(Z1(x))-Δ%,max(Z1(x)))范围的可行解。

将剩下的解进行聚类。

设分好的类为A1,A2,……Am,将Ai中的代码转译并进行从小到大排序,xi1≤xi2≤……≤xin,则[x11,x1n]∪[x21,x2n]∪……∪[xm1,xmn]既为不超出(max(Z1(x))-Δ%,max(Z1(x)))范围的可行解的解域。

小生境遗传算法

小生境遗传算法
小生境遗传算法
专业:机械制造及其自动化 学号:2150220022 姓名:赵增伟
基本遗传算法(SGA)的缺憾:
一、求解过程可能会会出现早熟或者
随机漫游现象
二、遗传算法不具备全局收敛性
原因:缺乏对种群多样性的保护机制
什么是小生境?
自然界中,“物以类聚,人以群分”是一种 司空见惯的现象。生物总是倾向于与自己特性、 形状相类似的生物生活在一起,一般总是与同类 交配繁殖后代,这种交配方式在生物进化过程中 具有积极作用。生物学上,有共同特性的组织被 称为物种(species)。而物种赖以生存的资源环 境,我们称之为小生境(niches)。
预排挤成员相类似的个体,个体之间的相似性可用个体编码
之间的海明距离来度量。随着排挤过程的进行,群体中的个 体逐渐被分类,从而形成一个个小的生成环境,并维持群体
的多样性。
基于排挤机制算法的具体实施步骤如下:
step1 算法初始化,主要完成初四种群的建立,遗传参数 的设定,排挤因子CF的确定等; step2 完成种群中所有个体适应度的计算; step3 执行遗传操作,即选择,交叉,变异; step4 随机确定当前群体中1/CF 个个体作为排挤因子成员; step5 完成新生个体与排挤因子成员相似性的比较; step6 新群体的生成,即使用新生成的个体选择排挤因子 成员中最相似的个体完成替换; step7 若满足算法终止条件,则算法停止,否则返回step2。
Goldberg等在1987年提出了基于共享机制(Sharing) 的小生境实现方法。
这种实现方法的基本思想是:通过反映个体之间的相似程度的共 享函数来调节群体中各个个体的适应度,从而在这以后的群体进化过 程中,算法能够依据这个调整后的新适应度来进行选择运算,以维持 群体的多样性,创造出小生境的进化环境。 共享函数(Sharing Function)是表示群体中两个个体之间密切关 系程度的一个函数,

小生境遗传算法

小生境遗传算法

生物学上,小生境是指特定环境下的一种组织结构。

在自然界中,往往特征,形状相似的物种相聚在一起,并在同类中交配繁衍后代。

在SGA 中,交配完全是随机的,在进化的后期,大量的个体集中于某一极值点上,在用遗传算法求解多峰值问题时,经常只能找到个别的几个最优值,甚至往往得到是局部最优解。

利用小生境我们可以找到全部最优解。

小生境技术就是将每一代个体划分为若干类,每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表组成一个群,再在种群中,以及不同种群中之间,杂交,变异产生新一代个体群。

同时采用预选择机制和排挤机制或分享机制完成任务。

基于这种小生境的遗传算法(Niched Genetic Algorithms,NGA),可以更好的保持解的多样性,同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度,特别适合于复杂多峰函数的优化问题。

模拟小生境技术主要建立在常规选择操作的改进之上。

Cavichio 在1970年提出了基于预选择机制的选择策略,其基本做法是:当新产生的子代个体的适应度超过其父代个体的适应度时,所产生的子代才能代替其父代而遗传到下一代群体中去,否则父代个体仍保留在下一代群体中。

由于子代个体和父代个体之间编码结构的相似性,所以替换掉的只是一些编码结构相似的个体,故它能够有效的维持群体的多样性,并造就小生境的进化环境。

De Jong在1975年提出基于排挤机制的选择策略,其基本思想源于在一个有限的生存环境中,各种不同的生物为了能够延续生存,他们之间必须相互竞争各种有限的生存资源。

因此,在算法中设置一个排挤因子CF(一般取CF=2或3),由群体中随机选取的1/CF 个个体组成排挤成员,然后依据新产生的的个体与排挤成员的相似性来排挤一些与预排挤成员相类似的个体,个体之间的相似性可用个体编码之间的海明距离来度量。

随着排挤过程的进行,群体中的个体逐渐被分类,从而形成一个个小的生成环境,并维持群体的多样性。

Goldberg等在1987年提出了基于共享机制(Sharing)的小生境实现方法。

遗传算法综述

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。

小生境自适应遗传算法在QoS多播路由中的应用

小生境自适应遗传算法在QoS多播路由中的应用
P( ,) T s 中 从 源 点 s到 目 的 节 点 t的 一 条 路 st 是 (, i M) i
是一个 最小值优化 问题 .即从源点 s 出发 找到一棵多 播树 T (, ,使 之在尽量满足用 户的 Q S约束的 同 sM) o
时 , 量 函数 尽 量 大 , 用 C T sM)尽 量最 小 。 质 费 ( (, )
2 遗 传 算 法 的 自适 应 改进
21 编 码 设 计 与群 体 初 始 化 设 计 .
本 遗传算法 的染色 体 由一系列 的整 数队列组 成 .
采 用 基 于路 径 整 数 编 码 的方 法 .是 一 种 能 精 确 地 描 述 多播 树 特 性 的 表 示 方 法 给 定 一 个 源 点 和 一 组 目的 节
0 引 言
随 着 It t 发 展 . 效 的 Q S支 持 显 得 越 来 越 ne me 的 高 o
t =∑ ce, s ) 延 为DT ,) mx ( i ) ) ( T , 的 迟 ( s ) aDP ) (M (M = (
e s . ∈ .)
重要 。Q S的质量 指标一般 包括业务 的延迟 、延迟 抖 o 动 、 用 、 宽和丢包 率等 多个约束 条件 , 问题是 一 费 带 该 个 N P完全 ( P eIp t) N — o l e 问题【 传统算 法在解决此 类 ne 1 ] , 问题时存在众 多不足 遗传算法是模 拟生物进化过 程 的一种智能算 法 . 其搜索策略不依赖 具体领域 . 具有 自 适 应性 、 本质并行性 、 多解性 以及鲁 棒性强等 多方 面的 特点回 本文采 用改进 的遗传算 法与小生境策 略相结 合 . 的方 法解决 O S多播路 由选择 问题 o
e { , ) EP 5 l

随机小生境遗传算法求解多目标优化问题

随机小生境遗传算法求解多目标优化问题

L IX u ja 1,HIZ o g k 2WA G L ijn E i_u n, S h n - e, N a-u 2
1陕 西 师 范 大学 计 算 机 科 学 学 院 , 安 7 0 6 . 西 10 2 2西北 工业 大学 自动 化 学 院 , 安 7 0 7 . 西 10 2
Ke od :G nt lo tmsMu iojci pi zt n P rt;cn m cd c i u pr y w r s eei Agrh ; l—bet e O t a o ;aeoeo o i eio sp o c i t v mi i sn t
摘 要 :t ' - 省 某县 区域 经 济发 展 的现 状 , 出 了改 进 的 经 济 多 目标 优 化 模 型 。 针 对 实 际 系统 提 出 了随 机 小 生境 P rt 传  ̄  ̄f东 - 提 ae o遗
E ma : li6 @13cm - i x e18 6 . lj o
L I X u-u n S I h n - e WANG La -n . a d m c e P rt n t g r h fr sl ̄ E i ja ,H Z o g k , i inR n o Ni d a eo Ge e c Alo i m o ov h i t
A s a t hsp p rp t frad a m rv g eo o c m l —bet e o t i t n m d lfrae cnmi d vl m n bt c:T i ae us ow r n ipoi cnmi ut ojci pi z i o e o a eoo c ee p eto r n i v m ao r o f
本 地 区经 济 增 长 与 结 构 优 化 模 型 从 经 济 、 会 、 境 与 科 社 环 学 技 术 四 个 方 面设 计 了 目标 泛 函 。 ( ) 济 增 长 目标 — — ( 济 ) 1经 经 由 于 产 业 结 构 优 化 的 目 的之 一 就 是 促 进 经 济 的增 长 与 发
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反映个体之间相似程度的共享函数来调整群体中各个个体的适应度,以维护群体的多样性,
从而在这以后的群体进化过程中,算法能够依据这个调整后的新适应度来进行选择运算。其
中:个体i、j的相似程度可以是基因型的海明距离或表现型的欧氏距离,以dij表示;经调整 后个体的适应度为其原适应度值除以小生境数mi,mi为个体i与群体内其他个体之间的共享 函数
nbWinners = 1; for (j = i+1 ; j< n-1 ; j++) { if (Fitness(P[j])>0 && Distance (P[I], P[j])<Sigma){ if (nbWinners < Kappa) { nbWinners++; }
内最佳个体数。据说该方法适用于求解具有非常复 杂搜索空间的优化问题。
数随着群体的进化而变化。每个小生境i有两个参数:midi和σshi;分别代表小生境的中心点 位置和小生境的半径。当群体中的个体与midi的距离小于σshi时,则该个体为小生境i的成员。
1、计算群体的初始适应度; 2、运行 FSGA 或其他算法,记录最佳个体 S; 3、以 G(S)修正群体的适应度,目的是抑制 S 所在 区域的个体参与下一次进化; 4、如果最佳个体超出某一设定的临界值,则该个 体作为问题的一个峰值输出; 5、如果所有的峰值都输出,则停止;否则,转步 2;
图 2 Sequential Niching 的实现步骤 Fig 2 The pseudocode of Sequential Niching
Fi+1(x) = Fi (x)G(x, ) Si−1
(6)
同年Yin & Germay[17]将MacQueen’s KMEAN聚类算法引入FSGA。该方法的基本思想是: 先将群体分成k组,对应于k个小生境;个体的共享适应度由其原适应度除以小生境数mi,mi 由下式给出:
mi
=
nc

nc
⎜⎜⎝⎛
d ic 2d max
削平山峰的方法是以上一次 FSGA 所得的最佳个体的函数修改下一次运行 FSGA 时的 个体适应度。该函数为一单调递减函数,Beasley 测试了以下两种函数形式:
G(x, S ) = ⎪⎨⎧⎜⎝⎛ d xS r ⎟⎠⎞α d xS < r
⎪⎩ 1
其他
(4)
G(x,S) = ⎪⎨⎧exp⎜⎝⎛logm(r −dxS)r ⎟⎠⎞ dxS < r
1. 物种形成与小生境技术
自然界中,“物以类聚,人以群分”是一种司空见惯的现象。生物总是倾向于与自己特 性、形状相类似的生物生活在一起,一般总是与同类交配繁殖后代,这种交配方式在生物进 化过程中具有积极作用。生物学上,有共同特性的组织被称为物种(species)。而物种赖以 生存的资源环境,我们称之为小生境(niches)[4]。在自然界,小生境技术(niching)表现 为:生态环境中分享不同资源的物种的形成。对应于象GA这样的人工系统,小生境技术表 现为:在一个固定规模的群体中子群体的形成,每个子群体对应问题的一个子任务(在多峰 值优化问题中,每个子任务对应于找出一个山峰)。
上述几种小生境实现方法都需要计算群体中个体间的距离dij,也就是说群体内所有个体 平均分享境内有限的资源,这在群体规模比较大时将影响算法的效率。由此, Pétrowski[13]
于 1996 年提出将群体内有限资源只提供给境内最优个体的基于Clearing机制的小生境实现
方法。该方法算法如图 3 所示。
叉(forking)技术以细分搜索空间。一种方法是用 salient schema 细分基因型空间,而另一种方法则 以 当 前 最 佳 个 体 为 中 心 利 用 neighborhood hypercubes 细分表现型空间。两种方法中搜索空间 的细分都取决于当前群体和解的收敛情况(详细情
况请参考文献[18])。之后 1998 年 Jelasity 明确提出了一种可变半径的小生境实现方法—— GAS。该方法中,物种由表现型搜索空间的点为中心,以 radius function 为半径确定一个物 种。每个物种表述搜索空间中互不相交的区域。该方法使用一种类似于模拟退火的 cooling
小生境技术具有相对简单、有效和通用的特性,因此,它可作为 SGA 强有力的组成部 分。它可促使群体内个体间协同合作,使算法易于找出优化问题的所有局部最优解和全局最
1 本课题得到福建省教育厅(JB04025)资助 -1-

优解。而 SGA 中,个体间仅仅存在竞争,最好的个体在进化中迅速占据整个群体,即一个 物种占据环境的全部资源,或者说算法仅能找出其中的一个最优解(全局最优解或局部最优 解)。
void Clearing(double Sigma, int Kappa) { int i , j , nbWinners; SortFitness (P); for (i=0 ; i<n ; i++) { if ( Fitness (P[i]) > 0) {
该算法包括 3 个函数:降序排序函数 void SortFitness(P)、适应度函数 double Fitness(P[i])和距 离函数 double Distance(P[i],P[j])。P 为群体,内有 n 个个体;Sigma 为小生境半径;Kappa 为小生境
-4-

技术,使得搜索朝着最优解所在的区域逐步收敛(详细情况请参考文献[19])。 1999 年Gan和Warwick提出一种类似于GAS的小生境动态聚集方法(Dynamic Niche
Clustering,简称DNC)[15、20]。该方法定义一个小生境序列向量Nichset,代表群体中小生境
1997 年 Tsutsui 等介绍了稳态进化方法的两种 改进方法,称为 forking GA。这两种方法都利用分
else { Fitness (P[j]) = 0.0;} }}}} }
图 3 Clearing 方法的源程序 Fig 3 the algorithm of Clearing Niching
(3)
式中:n为群体规模;α为共享程度;бsh为小生境半径,其表达式由Deb和Goldberg[11、12]于 1989 年给出;k为优化问题的维度;m为优化问题最优解的个数。
但该方法需要事先知道多峰值函数最优解的个数,并且其复杂度达到O(n2)——n为群体 规模。1991 年Oei介绍了几种降低算法复杂度的方法,主要是以在群体中选取几个个体作为 样本代替计算所有个体间的相似度,但每个小生境都要限定个体的最大数量[15]。
图 1 DC 的实现步骤 Fig 1 the pseudocode of deterministic crowding
代循环。DC的伪代码如图 1 所示。
DC具有算法简单、收敛速度快和隐含并行性等优点,被用于解决列车轨道混凝土的生
产工艺问题,取得了较好的结果[14]。
小生境技术中最著名及用得最多的可能是 1987 年Goldberg & Richardson提出的基于共 享机制(Fitness Sharing)的小生境实现方法(简称FSGA)[10]。该方法的基本思想是:通过
1、随机选择两个父代个体P1、P2 ; 2、对P1、P2进行交叉、变异生成子代个体C1、C2 ; 3、计算P1与C1、P2与C2、P1与C2、P2与C1的距离d1、d2、 d3、d4 ; 4、如果 d1+d2 不大于 d3+d4 ,那么:
如果C1的适应度大于P1的适应度,用C1代替P1; 如果C2的适应度大于P2的适应度,用C2代替P2; 否则: 如果C2的适应度大于P1的适应度,用C2代替P1; 如果C1的适应度大于P2的适应度,用C1代替P2;
另一个值得关注的小生境实现方法是 1993 年Beasley等提出的Sequential Niching[16]。该方法 认为FSGA在求解多峰值函数时,父代群体与子 代群体中适应度分布曲线变化不大,只能求得其 中最大的一个峰值。因此Beasley提出反复运行 FSGA来搜索所有峰值。其基本思想是:运行 FSGA,找出一个峰值,后将该山峰削平,使得 再次运行FSGA时得以搜索其他峰值,如此反 复,直到找到所有的峰值。其实现步骤如图 2 所示。
小生境遗传算法综述1

李明林
(福州大学机械工程学院 福建 福州, 350002)
(Email:lml_007@)
摘 要:本文在阅读大量遗传算法小生境技术资料基础上,介绍了遗传算法的特点、物种形 成和小生境技术,详细陈述上世纪 80 年代以来的各种小生境实现方法,包括共享函数法、 确定性排挤法、可变半径的聚类算法和隔离小生境方法等;最后对小生境遗传算法的工程应 用提出了展望。 关键词: 小生境,遗传算法,聚类算法,隔离
2. 小生境技术的研究进展
小生境技术最早是由Cavicchio[5]在 1970 年提出的基于预选择机制(Preselection)的小 生境实现方法。1975 年DeJong一般化了Cavicchio的预选择机制[6],在其博士论文提出了基
于排挤机制(Crowding)的小生境实现方法[7]。他们声称这两种方法都可在群体中形成小生
法收敛于局部最优解。通过对Crowding方法的 修改,Mahfoud提出了一种基于所谓确定性排 挤机制(deterministic crowding,简称DC)的 小生境实现方法。该方法据说可从根本上消除 基因漂移[8,9]。DC的基本思想是:将父代群体 随机两两配对,若N为群体规模,则配对后将 生成N/2 对父代个体。每对父代个体进行交叉、 变异或其他遗传操作,生成两个子代个体。两 子代个体分别与其中一个相似的父代个体进 行竞争,适应度高的代替适应度低的进入下一
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。
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