遗传算法的流程图

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遗传算法遗传算法

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（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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遗传算法

1.3 遗传算法与传统方法的比较
传统算法起始于单个点遗传算法起始于群体
改善（问题特有的）
否
改善（独立于问题的）否
终止？
终止？是结束
是
结束
1.3.1遗传算法与启发式算法的比较
启发式算法是通过寻求一种能产生可行解的启发式规则，找到问题的一个最优解或近似最优解。该方法求解问题的效率较高，但是具有唯一性，不具有通用性，对每个所求问题必须找出其规则。但遗传算法采用的是不是确定性规则，而是强调利用概率转换规则来引导搜索过程。
1.2 遗传算法的特点
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索法。它与传统的算法不同，大多数古典的优化算法是基于一个单一的度量函数的梯度或较高次统计，以产生一个确定性的试验解序列；遗传算法不依赖于梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解，它利用某种编码技术，作用于称为染色体的数字串，模拟由这些串组成的群体的进化过程。
1.2.2 遗传算法的缺点
（1）编码不规范及编码存在表示的不准确性。（2）单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示出来。考虑约束的一个方法就是对不可行解采用阈值，这样，计算的时间必然增加。（3）遗传算法通常的效率比其他传统的优化方法低。（4）遗传算法容易出现过早收敛。（5）遗传算法对算法的精度、可信度、计算复杂性等方面，还没有有效的定量分析方法。
上述遗传算法的计算过程可用下图表示。
遗传算法流程图
目前，遗传算法的终止条件的主要判据有以下几种：
• 1）判别遗传算法进化代数是否达到预定的最大代数； • 2）判别遗传搜索是否已找到某个较优的染色体； • 3）判别各染色体的适应度函数值是否已趋于稳定、再上升否等。

传统BP与遗传算法简介

计算损失函数： Etotal
1 2
(ta rg et

output)2

Eo1

Eo2

1 2
(ta
rg
eto1

ao1 ) 2

1 2
(ta
rg
eto2

ao2
)2
权值与阈值更新（以w5、b2与w1、b1为例）：
输出层隐含层：
w5对整体损失产生的影响：
Etotal w5
Etotal * ao1 * zo1 ao1 zo1 w5
6. 变异运算变异的作用，指的是染色体的某个基因片段或者某个
基因点发生突变。例如单点突变可以通过下图进行表示：
突变的作用，是希望能够摆脱局部最优点，往更好的地方去。但是效果具有很大的随机性。 7. 个体解码
将个体解码为十进制公式为：
xi

1
xt
3 29 1
遗传算法流程图：
效果图：
第一代适应度的平均值为2.025，最大适应度值为3.483，经过97 代遗传选择后适应度平均值达到3.811，最大适应度值为3.843，可见得到了很好的收敛，并最终稳定在最右侧顶峰。
wi2
n
Neti wij x j si i
w in
j =1
yi ui f (Neti )
其中 f 为激活函数（进行非线性化）
2 传统BP神经网络 BP算法又称为误差反向传播算法，它是一个迭代
算法，其基本思想是梯度下降法。采用梯度搜索技术，使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。
离散点-1到离散点2 ，分别对应于从000000000(0)到111111111 (512)之间的二进制编码

遗传算法总结

遗传算法总结遗传算法概念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，它既能在搜索中⾃动获取和积累有关空间知识，并⾃适应地控制搜索过程以求得最优解遗传算法操作使⽤适者⽣存的原则，在潜在的解决⽅案种群中逐次产⽣⼀个近视最优⽅案。

在遗传算法的每⼀代中，根据个体在问题域中的适应度值和从⾃然遗传学中借鉴来的再造⽅法进⾏个体选择，产⽣⼀个新的近视解。

这个过程导致种群中个体的进化，得到的新个体⽐原个体更适应环境，就像⾃然界中的改造⼀样。

应⽤遗传算法在⼈⼯智能的众多领域具有⼴泛应⽤。

例如，机器学习、聚类、控制（如煤⽓管道控制）、规划（如⽣产任务规划）、设计（如通信⽹络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题）、函数的最⼤值以及图像处理和信号处理等等。

遗传算法多⽤应与复杂函数的优化问题中。

原理遗传算法模拟了⾃然选择和遗传中发⽣的复制、交叉、和变异等现象，从任⼀初始种群出发，通过随机选择、交叉、变异操作，产⽣⼀群更适合环境的个体，使群体进⾏到搜索空间中越来越好的区域，这样⼀代⼀代地不断繁衍进化，最后收敛到⼀群最适合环境的个体求得问题的最优解。

算法流程1.编码：解空间中的解数据x，作为作为遗传算法的表现型形式。

从表现型到基本型的映射称为编码。

遗传算法在进⾏搜索之前先将解空间的解数据表⽰成遗传空间的基本型串结构数据，这些串结构数据的不同的组合就构成了不同的点。

2.初始种群的形成：随机产⽣N个初始串数据，每个串数据称为⼀个个体，N个串数据构成了⼀个群体。

遗传算法以这N个串结构作为初始点开始迭代。

设置进化代数计数器t 0;设置最⼤进⾏代数T；随机⽣成M个个体作为初始群体P(0)。

3.适应度检测：适应度就是借鉴⽣物个体对环境的适应程度,适应度函数就是对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的⼀种测度。

遗传算法的实例ppt课件.ppt

上述操作反复执行，个体逐渐优化
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
遗传算法的手工模拟计算示例
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：
个体
A
B
C
D
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
步骤三：交叉
• 选中的优势个体进行交叉 ----- 由父个体生成子个体
相同的两个父个体生成相同的两个子个体
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
• 程序结束时，最优个体即为所求解 • 程序结束的判定
根据循环次数根据最大适应度根据种群中相同个体数与总个体数的比值
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
遗传算法各步骤的评价
• 选择 --- 优胜劣汰
011101 111001 101011 111001
配对情况交叉点位置
1-2
1-2：2
3-4
3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
变异点变异结果
4 011101 5 111111 2 111001 6 111010
子代群体p(1) x1 x2

遗传算法流程图

遗传算法流程图遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物遗传的过程来寻找最优解。

下面是遗传算法的流程图：1. 初始化群体：设定问题的适应度函数，定义染色体编码方式，并随机生成初始种群。

2. 评估适应度：根据设定的适应度函数，对每个个体进行评估，并计算适应度值。

3. 选择操作：根据适应度值，使用选择算子选择一定数量的个体作为父代。

4. 交叉操作：对选择出的父代，使用交叉算子进行交叉操作，生成新的子代。

5. 变异操作：对交叉产生的子代，使用变异算子进行变异操作，生成新的子代。

6. 更新种群：根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。

7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到指定的迭代次数或找到最优解。

8. 返回最优解：如果满足终止条件，则返回找到的最优解；否则，返回第3步。

遗传算法的核心思想是通过模拟自然选择、遗传和变异的过程，从大量的可能解空间中寻找到最优解。

下面详细介绍遗传算法的流程：首先，需要定义问题的适应度函数，即问题的目标函数。

适应度函数用于评估染色体的好坏程度，从而进行选择操作。

适应度函数越好的个体，被选中的概率越高。

然后，通过染色体编码方式，将问题的解表示为染色体。

染色体可以是二进制编码、整数编码或实数编码，具体根据问题的特点进行选择。

接下来，初始化种群，即随机生成一定数量的初始个体。

种群中的每个个体都表示一个可能解。

然后，对每个个体计算适应度值，并根据适应度值进行选择操作。

选择操作根据设定的选择算子，选择一定数量的个体作为父代。

通常使用轮盘赌选择或锦标赛选择来进行选择操作。

对选择出的父代，进行交叉操作。

交叉操作通过交换染色体的部分基因片段，生成新的子代。

交叉操作有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等形式。

接着，对交叉产生的子代进行变异操作。

变异操作通过改变个体染色体中的一些基因值，引入一定的随机性。

再次，根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。

遗传算法

j=0 选择两个交叉个体执行交叉将交叉后的两个新个体添入新群体中 j = j+2
将复制的个体添入新群体中
j = j+1
N
j = M? Y
N
j = pc· M? Y
Gen=Gen+1
N
j = pm· M? L· Y
遗传算法应用举例 ——在函数优化中的应用
[例] Rosenbrock函数的全局最大值计算。
bi 2i1 )
i 1

U max U min 2 1
0.3 70352 (12.1 3) /(218 1) 1.052426
二）个体适应度评价
如前所述，要求所有个体的适应度必须为正数或零，不能是负数。
(1) 当优化目标是求函数最大值，并且目标函数总取正值时，可以直接设定
max s.t. 如图所示：该函数有两个局部极大点，分别是: f(2.048, -2048) =3897.7342 f(-2.048,-2.0048) =3905.9262 其中后者为全局最大点。 f(x1,x2) = 100 (x12-x22)2 + (1-x1)2 -2.048 ≤ xi ≤ 2.048 (xi=1,2)
变异操作示例
变异字符的位置是随机确定的，如下表所示。某群体有3个个体，每个体含4 个基因。针对每个个体的每个基因产生一个[0, 1] 区间具有3位有效数字的值产生变异。表中3号个体的第4位的随机数为0.001，小于0.01，该基因产生变异，使3号个体由
下面介绍求解该问题的遗传算法的构造过程：
第一步：确定决策变量及其约束条件。 s.t. 第二步：建立优化模型。 max 第三步：确定编码方法。用长度为l0位的二进制编码串来分别表示二个决策变量x1,x2。 lO位二进制编码串可以表示从0到1023之间的1024个不同的数，故将x1,x2的定义域离散化为1023个均等的区域，包括两个端点在内共有1024个不同的离散点。从离散点-2.048到离散点2.048，依次让它们分别对应于从0000000000(0)到 f(x1,x2) = 100 (x12-x22)2 + (1-x1)2 -2.048 ≤ xi ≤ 2.048 (xi=1,2)

遗传算法简介及sga流程【精品毕业设计】(完整版)

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。

遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。

它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论，通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。

遗传算法作为一种全局优化方法，提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对优化函数的要求很低并且对不同种类的问题具有很强的鲁棒性，所以广泛应用于计算机科学、工程技术和社会科学等领域。

John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，我们称之为标准遗传算法。

标准遗传算法流程如下：1）初始化遗传算法的群体，包括初始种群的产生以及对个体的编码。

2）计算种群中每个个体的适应度，个体的适应度反映了其优劣程度。

3）通过选择操作选出一些个体，这些个体就是母代个体，用来繁殖子代。

4）选出的母代个体两两配对，按照一定的交叉概率来进行交叉，产生子代个体。

5）按照一定的变异概率，对产生的子代个体进行变异操作。

6）将完成交叉、变异操作的子代个体，替代种群中某些个体，达到更新种群的目的。

7）再次计算种群的适应度，找出当前的最优个体。

8）判断是否满足终止条件，不满足则返回第3）步继续迭代，满足则退出迭代过程，第7）步中得到的当前最优个体，通过解码，就作为本次算法的近似最优解。

早熟收敛：一般称之为“早熟”，是遗传算法中的一种现象。

指在遗传算法早期，在种群中出现了超级个体，该个体的适应值大大超过当前种群的平均个体适应值。

从而使得该个体很快在种群中占有绝对的比例，种群的多样性迅速降低，群体进化能力基本丧失，从而使得算法较早收敛于局部最优解的现象。

早熟收敛的本质特征是指群体中的各个个体非常相似，群体的多样性急剧减少，当前群体缺乏有效等位基因（最优解位串上的等位基因），在遗传算子作用下不能生成高阶竞争模式。

遗传算法的C语言程序案例

遗传算法的C语言程序案例一、说明1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。

3．举个例子，输入初始变量后，用y= (x1*x1)+(x2*x2)，其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值4．程序流程图5．类型定义int popsize; //种群大小int maxgeneration; //最大世代数double pc; //交叉率double pm; //变异率struct individual{char chrom[chromlength+1];double value;double fitness; //适应度};int generation; //世代数int best_index;int worst_index;struct individual bestindividual; //最佳个体struct individual worstindividual; //最差个体struct individual currentbest;struct individual population[POPSIZE];3．函数声明void generateinitialpopulation();void generatenextpopulation();void evaluatepopulation();long decodechromosome(char *,int,int);void calculateobjectvalue();void calculatefitnessvalue();void findbestandworstindividual();void performevolution();void selectoperator();void crossoveroperator();void mutationoperator();void input();void outputtextreport();6．程序的各函数的简单算法说明如下：（1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。

基于遗传算法的工作流程图的绘制（可编辑）

基于遗传算法的工作流程图的绘制总第期 .计算机与数字工程年第期基于遗传算法的工作流程图的绘制张琴朱莉夏昭君中国地质大学武汉计算机学院武汉摘要在计划协调技术中,绘制工作流程图是必不可少的工作,在坐标上清楚的绘制流程图,同时表示出各事项间的关系是相当重要的。

文章提出一种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法,利用遗传算法建立数据模 ,通过初始化种群、选择、交叉、变异等一系列过程变化,最后得到最优解。

关键词计划协调技术;工作流程图;遗传算法;最优解中图分类号.,, , .? . ,, ,,, ,?. , , , .算法是模拟自然选择和遗传的一种随机搜索算法。

引言算法的最初目的是研究自然系统的自适应行为,并在计划协调技术中,绘制计划流程图是必不可用于设计具有自适应功能的软件系统。

近几年,遗少的工作。

计划协调技术是将完成一项任务的各传算法作为问题求解和最优化的有效工具,引起越种计划方案,按工作事项细分后,按其时序先后及来越多的注意。

逻辑关系,绘制成计划流程图;然后运用数学方法,遗传算法的基本原理对图中诸环节加以分析,明确急缓,协调进度,平衡各种资源的实际需要和可能,以求选取一种在技术遗传算法是模拟达尔文的生物自然选择学说上和组织计划上安排得最优的方案;并且随着计划和自然界的生物进化过程的一种自适应全局概率的实施,又可随时调整使之不断优化的组织管理技搜索算法。

在解决具体问题时先大致确定问题的术。

这种技术在美国称为。

潜在解的一个集合,这个集合就是算法的初始种原始绘制流程图是采用手工绘制,该方法效率群。

种群由计算机生成一般是随机生成一定数低下,且得到的结果不一定是最好的。

本文提出一目的个体组成,个体就是潜在解的计算机编码,最种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法。

遗传后要求的解就由这些初始生成的个体进化而来。

收稿日期: 年月日,修回日期:年月日作者简介:张琴,女,硕士研究生,研究方向:数据挖掘。

朱莉,女,教授,硕士生导师,研究方向:数据挖掘。

Geatpy进化算法遗传算法

第二次是常被称为“重插入”或“环境选择”的选择，它是指在个体经过交叉、变异等进化操作所形成的子代（或称“育种个体”）后用某种方法来保留到下一代从而形成新一代种群的过程。这个选择过程对应的是生物学中的” 自然选择”。它可以是显性地根据适应度（再次注意：适应度并不等价于目标函数值）来进行选择的，也可以是隐性地根据适应度（即不刻意去计算个体适应度）来选择。例如在多目标优化的 NSGA-II 算法 [1] 中，父代与子代合并后，处于帕累托分层中第一层级的个体以及处于临界层中的且拥挤距离最大的若干个个体被保留到下一代。这个过程就没有显性地去计算每个个体的适应度。
算如下：
i−1 F itnessi = 2 − SP + 2 (SP − 1) N ind − 1
线性排序中选择压力SP 的值必须在 [1.0,2.0] 之间。
文献 [1] 中有这种线性排序的详细分析。其选择强度、多样性损失、选择方差 (这些
概念详见下一节) 的计算如下：
选择强度：
SelInt (SP ) = SP√− 1 π
进化算法
序言进化算法 (Evolutionary Algorithm, EA) 是一类通过模拟自然界生物自然选择和自然
进化的随机搜索算法。与传统搜索算法如二分法、斐波那契法、牛顿法、抛物线法等相比，进化算法有着高鲁棒性和求解高度复杂的非线性问题 (如 NP 完全问题) 的能力。
在过去的 40 年中，进化算法得到了不同的发展，现主要有三类： 1) 主要由美国 J. H. Holland 提出的的遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)； 2) 主要由德国 I. Rechenberg 提出的进化策略 (Evolution strategies, ES)； 3) 主要由美国的 L. J. Fogel 提出的进化规划 (Evolutionary Programming, EP)。三种进化算法都是受相同的自然进化原则的启发下创立的，文献 [1] 以及国内的诸多资料也有详细的介绍。除此之外，进化算法还有差分进化 (Differential Evolution)、基因表达式编程 (Gene Expression Programming) 等众多分支。本文档只介绍经典的遗传算法、差分进化算法和多目标进化优化算法，不对众多改进的进化算法以及其他分支作详细介绍，如有需要进行相关研究的可以参考相关的专业和权威的文献。文档第一章是有关遗传算法的概述和基本框架；第二章介绍了编码；第三章是关于适应度的计算；第四章讲述了选择算法；在第五章中，介绍了不同的重组算法；第六章解释了如何变异；第七章详细讲解了与多目标优化有关的概念。最后值得一提的是，虽然进化算法在近 20 年来已经得到了快速的发展，在当今已经比较成熟，在金融、工程、信息学、数学等领域已经有广泛的应用，但是，众多新兴的进化算法 (如差分进化算法等) 以及不断改进和完善的拥有高维、多目标问题求解能力的进化优化算法等等，正给进化算法注入源源不断的新活力。与此同时，深度神经网络的蓬勃发展让进化算法有了一个更加前沿和广阔的前景——神经进化。量子计算机的出现，也使得拥有高度并行能力的进化算法有着更大的潜能。

三分钟学会遗传算法

三分钟学会遗传算法遗传算法此节介绍最著名的遗传算法(GA)。

遗传算法属于进化算法，基本思想是取自“物竞天泽、适者生存”的进化法则。

简单来说，遗传算法就是将问题编码成为染色体，然后经过不断选择、交叉、变异等操作来更新染色体的编码并进行迭代，每次迭代保留上一代好的染色体，丢弃差的染色体，最终达到满足目标的最终染色体。

整个流程由下图构成（手写，见谅 -_-!!）流程图步骤由以下几步构成：编码（coding）——首先初始化及编码。

在此步，根据问题或者目标函数（objective function）构成解数据（solutions），在遗传算法中，该解数据就被称为染色体（chromosome）。

值得一提的是，遗传算法为多解（population based）算法，所以会有多条染色体。

初始化中会随机生成N条染色体，, 这里表示染色体包含了n条。

其中，这里表示第i条染色体由d维数值构成。

GA会以这个N个数据作为初始点开始进行进化。

评估适应度（evaluate fitness）——这一步用染色体来进行目标函数运算，染色体的好坏将被指明。

选择（selection）——从当前染色体中挑选出优良的个体，以一定概率使他们成为父代进行交叉或者变异操作，他们的优秀基因后代得到保留。

物竞天择这里得以体现。

交叉（crossover）——父代的两个两个染色体，通过互换染色体构成新的染色体。

例如下图，父亲母亲各提供两个基因给我。

这样我既保留了父母的基于，同时又有自己的特性。

交叉变异（mutation）——以一定概率使基因发生突变。

该算子一般以较低概率发生。

如下图所示：变异下面我们将一步一步为各位呈现如何用matlab编写一个简单的GA算法。

本问题为实数最小化minimization问题。

我们需要在解空间内找到最小值或近似最小值，此处我们使用sphere函数作为目标函数（读者可以自行修改为其他的目标函数）。

sphere function•初始化：在这一步中，我们将在给定问题空间内生成随机解，代码如下：% %% 初始化% % 输入：chromes_size，dim维数,lb下界，ub 上界% % 输出：chromes新种群function chromes=init_chromes(chromes_size,dim,lb,ub) % 上下界中随机生成染色体 chromes = rand(chromes_size,dim)*(ub-lb)+lb;end•选择：选择是从当前代中挑选优秀的染色体保留以繁殖下一代。

遗传算法详解ppt课件

A1=0110 | 1 A2=1100 | 0 交叉操作后产生了两个新的字符串为：
A1’=01100 A2’=11001
一般的交叉操作过程：
图5-2 交叉操作
遗传算法的有效性主要来自于复制和交叉操作。复制虽然能够从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的个体；交叉模拟生物进化过程中的繁殖现象，通过两个个体的交换组合，来创造新的优良个体。
遗传算法在以下几个方面不同于传统优化方法
① 遗传算法只对参数集的编码进行操作，而不是参数集本身。
② 遗传算法的搜索始于解的一个种群，而不是单个解，因而可以有效地防止搜索过程收敛于局部最优解。
③ 遗传算法只使用适值函数，而不使用导数和其它附属信息，从而对问题的依赖性小。
④ 遗传算法采用概率的、而不是确定的状态转移规则，即具有随机操作算子。
表6-3列出了交叉操作之后的结果数据，从中可以看出交叉操作的具体过程。首先，随机配对匹配集中的个体，将位串1、2配对，位
串3、4配对；然后，随机选取交叉点，设位串1、2的交叉点为k=4，
二者只交换最后一位，从而生成两个新的位串，即串串 1 2 ：： 1 01 11 00 0 1 0 1 01 11 00 01 0 新新 1 2串串
图5–3
遗传算法的工作原理示意图
5.2 遗传算法应用中的一些基本问题
5.2.1 目标函数值到适值形式的映射
适值是非负的，任何情况下总希望越大越好；而目标函数有正、有负、甚至可能是复数值；且目标函数和适值间的关系也多种多样。如求最大值对应点时，目标函数和适值变化方向相同；求最小值对应点时，变化方向恰好相反；目标函数值越小的点，适值越大。因此，存在目标函数值向适值映射的问题。
5.遗传算法

算法】超详细的遗传算法（GeneticAlgorithm）解析

算法】超详细的遗传算法（GeneticAlgorithm）解析01 什么是遗传算法？1.1 遗传算法的科学定义遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。

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，不需要确定的规则就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。

遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。

其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、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组成了遗传算法的核心内容。

1.2 遗传算法的执行过程(参照百度百科)遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。

每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。

因此，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（generation）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（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。

遗传算法的流程图

一需求分析1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。

3．测试数据输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值二概要设计1．程序流程图2．类型定义int popsize; //种群大小int maxgeneration; //最大世代数double pc; //交叉率double pm; //变异率struct individual{char chrom[chromlength+1];double value;double fitness; //适应度};int generation; //世代数int best_index;int worst_index;struct individual bestindividual; //最佳个体struct individual worstindividual; //最差个体struct individual currentbest;struct individual population[POPSIZE];3．函数声明void generateinitialpopulation();void generatenextpopulation();void evaluatepopulation();long decodechromosome(char *,int,int);void calculateobjectvalue();void calculatefitnessvalue();void findbestandworstindividual();void performevolution();void selectoperator();void crossoveroperator();void mutationoperator();void input();void outputtextreport();4．程序的各函数的简单算法说明如下：（1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。

遗传算法

一、遗传算法的原理1.自然遗传与遗传算法①遗传：子代总是和亲代具有相同或相似的性状。

有了这个特征物种才能稳定存在②变异：亲代和子代之间已经子代不同个体之间的差异，称为变异，变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。

③生存斗争和逝者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐与祖先有所不同，演变成新的物种。

④自然界对进化中的生物群体提供及时的反馈信息，或称为外界对生物的评价，评价反映了生物的生存机会。

⑤生物进化是一个不断循环的过程，本质上是一种优化过程。

⑥遗传物质以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。

不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样。

（对应具体问题，把问题可能解编码成向量---染色体，向量的每个元素就是基因）例如：个体染色体9 ---- 1001（2，5，6）---- 010 101 1102.遗传算法①将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入到求解优化问题中。

②从某一随机产生的初始群体出发③按照变异等遗传操作规则不断地迭代④根据每一个体的适应度，保留优良品种，引导搜索过程向最优解逼近。

⑤在这一过程中，通过随机重组编码位串中重要的基因，使新一代的位串集合优于老一代的位串集合，群体中的个体不断进化，逐渐接近最优解，最终达到求解问题的目的。

二、遗传算法的步骤1.步骤：①选择编码策略，把参数集合X和域转换成位串结构空间S；②定义适应函数f(X);③确定遗传策略，包括选择群体大小n，选择、交叉、变异方法，以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数；④随机初始化生成群体P；⑤计算群体中个体位串解码后的适应值f(X)⑥按照遗传策略，运用选择（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。

选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的）、交叉（所谓交叉是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。

1遗传算法基本流程图

产（Ｈ）：表示在ｔ代种群中存在模式ｘ的个体数目；
４．遗传操作
选择（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）、交叉（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）和变异（ｍｕｔａｔｉｏｎ）是
遗传算法中的三种基本遗传操作。下面分别加以介绍。１）选择操作
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选择（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ），根据染色体对应的适应度值和问题的要求，筛选种群中的染色体，染色体的适应度越高，保存下来的概率越大，反之则越小，甚至被淘汰。选择操作通常选用适应度比例法（轮盘赌方式），它是以适应度的大小为比例进行遗传过程中的父体选择，适应度越高的个体被选中的机率就越大。也就是处于优势的个体有更多的繁衍机会。具体做法是：首先计算群体中各个体的适应度，得相应的
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图２－１遗传算法基本流程图遗传算法搜索可能的特征空间来寻找高适应度的染色体，通过执行选择、交叉和变异操作来完成它的搜索。在实际应用中，遗传算法能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间。２．３遗传算法的构成遗传算法中包含了五个基本要素：（１）编码；
．是否到了预定算法的最大代数；
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是否找到某个较优的染色体；连续几次迭代后得到的解群中最好解是否变化等。
：
２．４遗传算法的基本理论遗传算法作为一种复杂问题的智能算法，它的理论基础是— 模式定理和积木假说。
２．４．１模式定理
定义１（模式）：基于三值字符集｛０．１，＊｝所产生的能描述具有某些结构相似的０．１字符串集的字符串称作模式。定义２（模式阶）：模式Ｈ中确定位置的个数称作该模式的模式阶

遗传算法具体步骤

遗传算法具体步骤
遗传算法的具体步骤如下：
1.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)。

2.个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

3.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。

选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

4.交叉运算：将交叉算子作用于群体，这是遗传算法中起核心作用的步骤。

5.变异运算：将变异算子作用于群体，即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群
体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

6.终止条件判断：若t=T，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计
算。

以上步骤完成后，遗传算法就完成了一次迭代过程。

在实际应用中，可能需要多次迭代以达到最优解。

另外，遗传算法的具体实现可能会因问题的不同而有所差异，但基本的框架和步骤是相似的。