遗传算法及遗传编程_OK
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。
26
（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。
27
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。
18
（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。
19
（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
10
遗传算法详解（含MATLAB代码）
遗传算法详解（含MATLAB代码）Python遗传算法框架使用实例（一）使用Geatpy实现句子匹配在前面几篇文章中，我们已经介绍了高性能Python遗传和进化算法框架——Geatpy的使用。
本篇就一个案例进行展开讲述：pip install geatpy更新至Geatpy2的方法：pip install --upgrade --user geatpy查看版本号，在Python中执行：import geatpyprint(geatpy.__version__)我们都听过“无限猴子定理”，说的是有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章。
在无限猴子定理中，我们“假定”猴子们是没有像人类那样“智能”的，而且“假定”猴子不会自我学习。
因此，这些猴子需要“无限的时间"。
而在遗传算法中，由于采用的是启发式的进化搜索，因此不需要”无限的时间“就可以完成类似的工作。
当然，需要产生的文章篇幅越长，那么就需要越久的时间才能完成。
下面以产生"T om is a little boy, isn't he? Yes he is, he is a good and smart child and he is always ready to help others, all in all we all like him very much."的句子为例，讲述如何利用Geatpy实现句子的搜索。
之前的文章中我们已经讲述过如何使用Geatpy的进化算法框架实现遗传算法编程。
这里就直接用框架。
把自定义问题类和执行脚本编写在下面的"main.py”文件中：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport geatpy as eaclass MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类def __init__(self):name = 'MyProblem' # 初始化name（函数名称，可以随意设置） # 定义需要匹配的句子strs = 'Tom is a little boy, isn't he? Yes he is, he is a good and smart child and he is always ready to help others, all in all we all like him very much.'self.words = []for c in strs:self.words.append(ord(c)) # 把字符串转成ASCII码M = 1 # 初始化M（目标维数）maxormins = [1] # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）Dim = len(self.words) # 初始化Dim（决策变量维数）varTypes = [1] * Dim # 初始化varTypes（决策变量的类型，元素为0表示对应的变量是连续的；1表示是离散的）lb = [32] * Dim # 决策变量下界ub = [122] * Dim # 决策变量上界lbin = [1] * Dim # 决策变量下边界ubin = [1] * Dim # 决策变量上边界# 调用父类构造方法完成实例化ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)def aimFunc(self, pop): # 目标函数Vars = pop.Phen # 得到决策变量矩阵diff = np.sum((Vars - self.words)**2, 1)pop.ObjV = np.array([diff]).T # 把求得的目标函数值赋值给种群pop的ObjV执行脚本if __name__ == "__main__":"""================================实例化问题对象============================="""problem = MyProblem() # 生成问题对象"""==================================种群设置================================"""Encoding = 'RI' # 编码方式NIND = 50 # 种群规模Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges,problem.borders) # 创建区域描述器population = ea.Population(Encoding, Field, NIND) # 实例化种群对象（此时种群还没被初始化，仅仅是完成种群对象的实例化）"""================================算法参数设置=============================="""myAlgorithm = ea.soea_DE_rand_1_L_templet(problem, population) # 实例化一个算法模板对象myAlgorithm.MAXGEN = 2000 # 最大进化代数"""===========================调用算法模板进行种群进化========================="""[population, obj_trace, var_trace] = myAlgorithm.run() # 执行算法模板population.save() # 把最后一代种群的信息保存到文件中# 输出结果best_gen = np.argmin(obj_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代best_ObjV = obj_trace[best_gen, 1]print('最优的目标函数值为：%s'%(best_ObjV))print('有效进化代数：%s'%(obj_trace.shape[0]))print('最优的一代是第 %s 代'%(best_gen + 1))print('评价次数：%s'%(myAlgorithm.evalsNum))print('时间已过 %s 秒'%(myAlgorithm.passTime))for num in var_trace[best_gen, :]:print(chr(int(num)), end = '')上述代码中首先定义了一个问题类MyProblem，然后调用Geatpy内置的soea_DE_rand_1_L_templet算法模板，它实现的是差分进化算法DE-rand-1-L，详见源码：运行结果如下：种群信息导出完毕。
遗 传 算 法 详 解 ( 含 M A T L A B 代 码 )
GATBX遗传算法工具箱函数及实例讲解基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。
它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。
它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。
运算流程：Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。
参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。
Step 2：建立区域描述器。
根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。
Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。
Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。
Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6：按变异概率执行离散变异操作。
Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。
Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。
运用遗传算法工具箱:运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。
目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。
实际上，GADS就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。
我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要就是因为用的工具箱不同。
因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。
遗传算法代码
遗传算法代码遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，用于解决许多复杂的优化问题，如机器学习、图像处理、组合优化等。
以下是一个简单的遗传算法代码示例：1. 初始化种群首先，我们需要创建一组初始个体，称为种群。
每个个体都是由一组基因表示的，这些基因可能是一些数字、布尔值或其他类型的值。
我们可以使用随机数生成器生成这些基因，并将它们组合成一个个体。
2. 适应度函数为了衡量每个个体的表现，我们需要编写一个适应度函数。
该函数将计算每个个体的适应度得分，该得分反映了该个体在解决优化问题方面的能力。
适应度函数将对每个个体进行评分，并将其分配到一个适应度等级。
3. 选择操作选择操作是基于每个个体的适应度得分来选择哪些个体将被选择并用于生成下一代种群。
较高适应度的个体将有更高的概率被选择，而较低适应度的个体将有更低的概率被选择。
这通常是通过轮盘赌选择方法实现的。
4. 交叉操作交叉操作是将两个个体的基因组合并以生成新的个体。
我们可以将两个随机个体中的某些基因进行交换，从而创建新的个体。
这样的交叉操作将增加种群的多样性，使其更有可能找到最优解。
5. 变异操作变异操作是用于引入种群中的随机性的操作。
在变异操作中，我们将随机选择一个个体，并随机更改其中的一个或多个基因。
这将引入新的、未经探索的基因组合，从而增加种群的多样性。
6. 迭代随着种群不断进化，每个个体的适应度得分也将不断提高。
我们将重复执行选择、交叉和变异操作，以生成新的个体，并淘汰旧的个体。
这个不断迭代的过程将继续，直到达到预设的迭代次数或找到最优解为止。
这是一个简单的遗传算法代码示例，它演示了如何使用遗传算法来解决优化问题。
在实际应用中，我们可以进一步对算法进行优化，以获得更好的结果。
遗传算法解释及代码一看就懂
遗传算法( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法。
遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。
因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。
个体：组成种群的单个生物。
基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。
染色体 ( Chromosome )：包含一组的基因。
生存竞争，适者生存：对环境适应度高的、牛B的个体参与繁殖的机会比较多，后代就会越来越多。
适应度低的个体参与繁殖的机会比较少，后代就会越来越少。
遗传与变异：新个体会遗传父母双方各一部分的基因，同时有一定的概率发生基因变异。
简单说来就是：繁殖过程，会发生基因交叉( Crossover ) ，基因突变( Mutation ) ，适应度( Fitness )低的个体会被逐步淘汰，而适应度高的个体会越来越多。
那么经过N代的自然选择后，保存下来的个体都是适应度很高的，其中很可能包含史上产生的适应度最高的那个个体。
二.遗传算法思想借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。
这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。
举个例子，使用遗传算法解决“0-1背包问题”的思路：0-1背包的解可以编码为一串0-1字符串（0：不取，1：取）；首先，随机产生M个0-1字符串，然后评价这些0-1字符串作为0-1背包问题的解的优劣；然后，随机选择一些字符串通过交叉、突变等操作产生下一代的M个字符串，而且较优的解被选中的概率要比较高。
这样经过G代的进化后就可能会产生出0-1背包问题的一个“近似最优解”。
编码：需要将问题的解编码成字符串的形式才能使用遗传算法。
进化计算的主要分支
进化计算的主要分支
进化计算是一种模拟自然进化过程的计算方法，它的主要分支包括以下几种：
1. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：遗传算法是进化计算中最经典和广泛应用的方法之一。
它基于生物进化的遗传原理，通过模拟基因的交叉、变异和选择等操作，来优化问题的解。
2. 进化策略（Evolution Strategies，ES）：进化策略是一种基于种群的搜索方法，它通过个体的变异和选择来更新种群，以找到最优解。
与遗传算法不同，进化策略通常不使用交叉操作。
3. 遗传编程（Genetic Programming，GP）：遗传编程是一种基于树结构的进化计算方法，它用于解决问题的编程任务。
个体在遗传编程中表示为树状结构，通过遗传操作和适应度评估来优化程序的性能。
4. 协同进化（Coevolution）：协同进化是指多个物种或多个智能体在相互作用和共同演化的环境中进行进化。
它可以应用于多目标优化、生态系统建模等领域。
5. 免疫算法（Immunological Algorithm，IA）：免疫算法是一种受生物免疫系统启发的计算方法，它利用免疫机制来实现优化和问题求解。
6. 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）：粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群或鱼群的行为，通过个体之间的协作和竞争来寻找最优解。
这些分支在不同的应用领域和问题类型中都有广泛的应用，并且不断有新的分支和改进方法涌现。
进化计算的优点包括全局搜索能力、适应性和鲁棒性等，使其成为解决复杂优化问题的有效工具。
遗传算法与遗传编程的区别与联系
遗传算法与遗传编程的区别与联系遗传算法和遗传编程是两种常用的优化算法，它们都源自生物学中的遗传和进化的概念，但在应用和实现上有一些区别与联系。
一、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。
它通过模拟自然界中的进化过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索最优解。
遗传算法的基本流程包括：初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。
遗传算法的特点是可以处理多个变量的优化问题，适用于连续优化问题和离散优化问题。
它的优点是简单易懂、易于实现，且具有较强的全局搜索能力。
然而，遗传算法也存在一些缺点，如收敛速度较慢、对于复杂问题的求解能力较差等。
二、遗传编程遗传编程是一种基于遗传算法的演化计算方法，它主要用于生成计算机程序。
与遗传算法不同，遗传编程的基本单位是程序而不是参数。
遗传编程通过遗传操作来优化程序的结构和参数，以求解特定的问题。
遗传编程的基本流程包括：初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。
遗传编程的特点是能够自动地生成程序，适用于复杂问题的求解。
它的优点是能够处理非线性、非凸和多模态问题，且具有较强的自适应能力。
然而，遗传编程也存在一些挑战，如编码方式的选择、运算符的设计等。
三、区别与联系遗传算法和遗传编程在应用和实现上有一些区别与联系。
首先，遗传算法主要用于求解优化问题，而遗传编程主要用于生成程序。
其次，遗传算法的基本单位是参数，而遗传编程的基本单位是程序。
此外，遗传算法更加通用，适用于各种优化问题，而遗传编程更加专注于程序生成。
然而，遗传算法和遗传编程也有一些共同之处。
它们都基于遗传和进化的思想，通过遗传操作来搜索最优解。
它们的基本流程和操作也大致相同，如选择、交叉和变异。
此外，它们都需要设置适当的参数和终止条件，以保证算法的有效性和效率。
综上所述，遗传算法和遗传编程是两种常用的优化算法，它们在应用和实现上有一些区别与联系。
遗传算法主要用于求解优化问题，而遗传编程主要用于生成程序。
python遗传算法代码
python遗传算法代码遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。
Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，非常适合实现遗传算法。
下面是一个简单的Python遗传算法代码示例，用于求解一个二进制字符串中最长连续1的长度。
```pythonimport random# 设置遗传算法的参数POPULATION_SIZE = 100 # 种群大小GENERATION_COUNT = 50 # 迭代次数MUTATION_RATE = 0.01 # 变异率# 初始化种群def initialize_population():population = []for i in range(POPULATION_SIZE):individual = []for j in range(10): # 假设二进制字符串长度为10gene = random.randint(0, 1)individual.append(gene)population.append(individual)return population# 计算适应度def calculate_fitness(individual):fitness = 0current_streak = 0for gene in individual:if gene == 1:current_streak += 1fitness = max(fitness, current_streak)else:current_streak = 0return fitness# 选择操作：轮盘赌选择def selection(population):total_fitness = sum([calculate_fitness(individual) for individual in population])probabilities = [calculate_fitness(individual) /total_fitness for individual in population]selected_population = []for _ in range(POPULATION_SIZE):selected_individual = random.choices(population, weights=probabilities)[0]selected_population.append(selected_individual)return selected_population# 交叉操作：单点交叉def crossover(parent1, parent2):point = random.randint(1, len(parent1) - 1)child1 = parent1[:point] + parent2[point:]child2 = parent2[:point] + parent1[point:]return child1, child2# 变异操作def mutation(individual):for i in range(len(individual)):if random.random() < MUTATION_RATE:individual[i] = 1 - individual[i] # 变异位点翻转return individual# 主函数def genetic_algorithm():population = initialize_population()for _ in range(GENERATION_COUNT):population = selection(population)# 交叉操作new_population = []for i in range(0, POPULATION_SIZE, 2):parent1 = population[i]parent2 = population[i + 1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)new_population.append(child1)new_population.append(child2)# 变异操作population = [mutation(individual) for individual in new_population]best_individual = max(population, key=calculate_fitness) return best_individual# 运行遗传算法best_individual = genetic_algorithm()best_fitness = calculate_fitness(best_individual)print('Best individual:', best_individual)print('Best fitness:', best_fitness)```该代码首先初始化一个种群，然后通过选择、交叉和变异操作迭代地更新种群，并最终返回适应度最高的个体。
(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）。
遗传算法的原理及MATLAB程序实现
遗传算法的原理及MATLAB程序实现1遗传算法的原理1.1遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms, GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群山经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，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义和变异，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，后代种群比前代更加适应环境，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。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数LI的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止讣算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到il•算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2遗传算法的特点1.2. 1遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1.遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
遗传算法案例及源代码
计算智能作业三：遗传算法计算问题1.问题描述：求下述二元函数的最大值：222121),(m ax x x x x f +=S.t. }7,6,5,4,3,2,1{1∈x }7,6,5,4,3,2,1{2∈x2.程序结构：（1）变量：C ：是一个1*6数组，每个数组里面是一个6位二进制数，它是遗传算法中的染色体。
new_c:每一轮的新变量c 。
first_c:初始群体矩阵。
sur_value ：个体适应值的概率值，为0-1之间的数，所有概率值和为1。
survived ：经过选择运算后产生的个体基因型组合。
intersect_c ：经过交叉运算后产生的个体基因型组合。
mutation_c ：经过变异运算后产生的个体基因型组合。
f ：最后计算得到的最大值 （2）程序里面的方程function out = value_function( ci )：价值函数（自适应度函数），即222121),(x x x x f +=。
function [ sur_value ] = calc_value( c )：计算群体中每一个个体的适应度的值function survived = surviver( sur_value )：利用概率选择函数 function [ intersect_c ] = intersect( new_c )：交叉运算function [ mutation_c ,mutation_value] = mutation( intersect_c )：变异运算3.源程序（1）遗传算法的主程序主程序包括初始群体产生，最终结果展示，即各函数之间的调用关系。
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 编码为无符号二进制整数。
这个二进制整数位个体的基因型。
因为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。
(完整版)遗传算法c语言代码
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<num;i++)
{
bianyip[i]=(rand()%100);
bianyip[i]/=100;
}
//确定可以变异的染色体
t=0;
for(i=0;i<num;i++)
{
if(bianyip[i]<pm)
printf("\n******************是否想再一次计算(y or n)***********************\n");
fflush(stdin);
scanf("%c",&choice);
}while(choice=='y');
return 0;
}
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag)
{
group[i].city[j]=t;
j++;
}
}
}
printf("************初始种群如下****************\n");
for(i=0;i<num;i++)
{
for(j=0;j<cities;j++)
printf("%4d",group[i].city[j]);
{
group[i].p=1-(double)group[i].adapt/(double)biggestsum;
biggestp+=group[i].p;
遗传算法的基本原理和求解步骤
遗传算法的基本原理和求解步骤遗传算法呀，就像是一场生物进化的模拟游戏呢。
它的基本原理其实是从生物遗传学那里得到灵感的哦。
我们把要解决的问题看作是一个生物种群生存的环境。
在这个算法里，每个可能的解就像是种群里的一个个体。
这些个体都有自己独特的“基因”，这个“基因”就代表了解的一些特征或者参数啦。
比如说，如果我们要找一个函数的最大值，那这个函数的输入值可能就是个体的“基因”。
然后呢，遗传算法会根据一定的规则来判断这些个体的“好坏”，就像大自然里判断生物适不适合生存一样。
这个“好坏”是通过一个适应度函数来衡量的，适应度高的个体就像是强壮的生物，更有机会生存和繁衍后代呢。
那它的求解步骤可有趣啦。
第一步是初始化种群。
就像是在一个新的星球上创造出一群各种各样的小生物。
我们随机生成一些个体，这些个体的“基因”都是随机设定的。
接下来就是计算适应度啦。
这就像是给每个小生物做个健康检查，看看它们有多适合这个环境。
然后是选择操作。
这就好比是大自然的优胜劣汰，适应度高的个体就有更大的机会被选中，就像强壮的动物更有可能找到伴侣繁衍后代一样。
再之后就是交叉操作啦。
选中的个体之间会交换一部分“基因”，就像生物繁殖的时候基因的混合，这样就可能产生出更优秀的后代呢。
最后还有变异操作。
偶尔呢，某个个体的“基因”会发生一点小变化，就像生物突然发生了基因突变。
这个变异可能会产生出一个超级厉害的个体，也可能是个不咋地的个体，不过这也给整个种群带来了新的可能性。
通过这样一轮一轮的操作，种群里的个体就会越来越适应环境，也就是我们要找的解会越来越接近最优解啦。
遗传算法就像是一个充满惊喜和探索的旅程，在这个旅程里，我们让这些“数字生物”不断进化，直到找到我们满意的答案呢。
遗传算法的基本遗传操作及操作原理
遗传算法的基本遗传操作及操作原理
遗传算法是一种模拟自然界进化的优化算法，利用遗传学中的基本遗传操作模拟自然界的进化过程，通过模拟种群的遗传变异、选择和交叉等操作，在优化问题的搜索空间中寻找最优解。
遗传算法包含四个基本遗传操作：选择、交叉、变异和复制。
1. 选择（Selection）：选择是从种群中选出具有适应性较高的个体，将其遗传给下一代的过程。
选择过程的目标是从种群中选择最优解，即适应度最高的个体。
2. 交叉（Crossover）：交叉是将两个个体的染色体部分互相交换，产生新的个体。
交叉的目的是产生新的个体，在新个体中保留原有个体的优点，避免遗传过程中的收敛现象。
3. 变异（Mutation）：变异是对某一个个体的染色体进行随机改变，以增加种群的多样性。
变异的目的是为了使种群不断进化，避免陷入局部最优解。
4. 复制（Elitism）：复制是指将适应度最高的个体直接复制到下一代，确保种群中的优良基因不被遗传变异所破坏。
遗传算法的基本原理是利用自然进化规律进行搜索，通过不断的遗传操作，逐步优化种群中的染色体，直到找到最优解。
在遗传算法的优化过程中，种群的初始
状态、适应度函数的选择以及遗传操作的选择都对算法的性能有着重要影响。
遗传算法具有适应于不同问题的优点，并且可以在大规模问题中有效地进行搜索。
遗传算法中遗传操作的参数设置技巧
遗传算法中遗传操作的参数设置技巧遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受到生物进化理论启发的优化算法。
在遗传算法中，遗传操作是非常重要的一部分，它决定了算法的搜索能力和收敛速度。
而遗传操作的参数设置技巧则是影响算法性能的关键因素之一。
本文将探讨遗传算法中遗传操作的参数设置技巧，并介绍一些常用的方法。
一、交叉概率的设置交叉操作是遗传算法中最常用的操作之一，它模拟了生物界的杂交过程。
在进行交叉操作时，需要设置一个交叉概率，表示染色体进行交叉的概率。
一般来说，交叉概率越高，算法的全局搜索能力越强，但同时也容易导致算法陷入局部最优解。
因此，交叉概率的设置需要根据具体问题进行调整。
一种常用的方法是根据问题的复杂程度来设置交叉概率。
对于复杂的问题，可以适当增加交叉概率，以增加算法的搜索能力。
而对于简单的问题，可以适当降低交叉概率，以避免算法过早陷入局部最优解。
此外，还可以通过试验和经验来确定最佳的交叉概率。
二、变异概率的设置变异操作是遗传算法中另一个重要的操作，它模拟了生物界的突变过程。
变异操作可以帮助算法跳出局部最优解，增加算法的多样性。
在进行变异操作时，同样需要设置一个变异概率，表示染色体进行变异的概率。
变异概率的设置也需要根据具体问题进行调整。
一般来说，变异概率越高，算法的局部搜索能力越强，但同时也容易导致算法失去全局搜索能力。
因此，变异概率的设置也需要根据问题的复杂程度来调整。
对于复杂的问题，可以适当增加变异概率，以增加算法的多样性。
而对于简单的问题，可以适当降低变异概率，以避免算法过早失去全局搜索能力。
三、种群大小的设置种群大小是遗传算法中另一个重要的参数，它表示每一代中个体的数量。
种群大小的设置直接影响算法的搜索能力和收敛速度。
一般来说，种群大小越大，算法的搜索能力越强，但同时也增加了算法的计算复杂度。
种群大小的设置需要综合考虑问题的复杂程度和计算资源的限制。
对于复杂的问题，可以适当增加种群大小，以增加算法的搜索能力。
python遗传算法代码
Python遗传算法代码概述遗传算法是一种用于解决优化问题的算法，它模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化解的质量。
Python作为一种简单易学的编程语言，非常适合用于实现遗传算法。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写遗传算法的代码，并通过实例演示其应用。
具体而言，我们将通过一个二进制字符串的优化问题来讲解遗传算法的实现过程。
问题描述假设我们有一个由0和1组成的二进制字符串，长度为N。
我们的目标是找到一个最优的二进制字符串，使得其中1的个数最多。
算法思想遗传算法是基于自然进化的思想，模拟了物种进化的过程。
它通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化解的质量。
具体而言，遗传算法包括以下几个关键步骤： 1. 初始化种群：随机生成一定数量的二进制字符串，作为初始种群。
2. 计算适应度：针对每个个体，计算其适应度值，即1的个数。
3. 选择操作：根据适应度值选取优秀的个体，用于产生下一代。
常用的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4. 交叉操作：选取一对个体，按照一定的规则进行基因交叉，生成新个体。
常见的交叉方式有单点交叉、多点交叉等。
5. 变异操作：随机选取一个个体的某个基因位，进行基因突变，生成具有变异基因的个体。
6. 产生下一代：根据选择、交叉和变异的操作，生成下一代种群。
7. 重复执行：重复执行上述步骤，直到满足终止条件。
代码实现下面是使用Python编写的遗传算法代码：import random# 定义问题相关的参数N = 20 # 二进制串的长度POP_SIZE = 50 # 种群大小GENERATIONS = 100 # 迭代代数SELECT_RATE = 0.2 # 选择概率CROSS_RATE = 0.8 # 交叉概率MUTATE_RATE = 0.01 # 变异概率# 生成初始种群def generate_population(pop_size):return [random.choices([0, 1], k=N) for _ in range(pop_size)]# 计算个体的适应度def fitness(individual):return sum(individual)# 选择操作def select(population, select_rate):fitness_values = [fitness(individual) for individual in population]total_fitness = sum(fitness_values)probabilities = [fitness_value / total_fitness for fitness_value in fitnes s_values]selected_population = random.choices(population, probabilities, k=int(pop_ size * select_rate))return selected_population# 交叉操作def crossover(parent_a, parent_b):cross_point = random.randint(0, N-1)child_a = parent_a[:cross_point] + parent_b[cross_point:]child_b = parent_b[:cross_point] + parent_a[cross_point:]return child_a, child_b# 变异操作def mutate(individual, mutate_rate):mutated_individual = individual.copy()for i in range(N):if random.random() < mutate_rate:mutated_individual[i] = 1 - mutated_individual[i]return mutated_individual# 产生下一代种群def generate_next_population(population, select_rate, cross_rate, mutate_rate): selected_population = select(population, select_rate)next_population = selected_population.copy()while len(next_population) < len(population):parent_a = random.choice(selected_population)parent_b = random.choice(selected_population)if random.random() < cross_rate:child_a, child_b = crossover(parent_a, parent_b)else:child_a, child_b = parent_a, parent_bchild_a = mutate(child_a, mutate_rate)child_b = mutate(child_b, mutate_rate)next_population.append(child_a)next_population.append(child_b)return next_population# 主函数def main():population = generate_population(POP_SIZE)for generation in range(GENERATIONS):population = generate_next_population(population, SELECT_RATE, CROSS_R ATE, MUTATE_RATE)best_individual = max(population, key=fitness)print(f"Generation: {generation}, Best Individual: {best_individual}, Fitness: {fitness(best_individual)}")if __name__ == "__main__":main()实例演示假设我们将二进制串的长度设为20，种群大小为50，迭代代数为100，选择概率为0.2，交叉概率为0.8，变异概率为0.01。
遗传算法及遗传编程_OK
低级, 简单 高级, 复杂
3
达尔文
达尔文（Charles Robert Darwin，1809－ 1882）英国博物学家，进化论的奠基人。1809年2 月12日，出生于英国医生家庭。 1825年至1828年在爱丁大学学医，后进入剑桥大学 学习神学。1831年从剑桥大学毕业后，以博物学家的 身份乘海军勘探船“贝格尔号（Beagle）”作历时5年 （1831－1836）的环球旅行，观察和搜集了动物、植 物和地质等方面的大量材料，经过归纳整理和综合分 析，形成了生物进化的概念。1859年出版《物种起源 （On the Origin of Species）》一书，全面提出以自 然选择（Theory of Natural Selection）为基础的进 化学说。自然选择的进化学说对各种唯心的神造论、 目的论和物种不变论提出根本性的挑战。使当时生物 学各领域已经形成的概念和观念发生根本性的改变。
最优解与具有最大适应值得个体相对应。 适应值能够反映个体质量的差异。 计算量应尽可能小
例:当优化问题为maxf(x),适应度函数可取为f(x)
当优化问题为minf(x),适应度函数可取为-f(x)
个体适应度评价
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
F（x）
2014-2-27
5
20世纪60年代中期，美国Michigan（密西 根）大学的John Holland提出了位串编码技 术，这种编码既适合于变异又适合杂交操 作，并且他强调将杂交作为主要的遗传操 作。随后，Holland将该算法用于自然和人 工系统的自适应行为的研究之中，并于 1975年出版其开创性的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》。后来， Holland与他的学生们将该算法加以推广并 应用到优化及机器学习等问题之中，而且 正式定名为遗传算法。遗传算法的通用编 码技术及简单有效的遗传操作为其广泛的 应用和成功奠定了基础。
遗传算法程序设计
06
总结与展望
遗传算法程序设计总结
优点
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，具有全局搜索能力和鲁棒性，在解 决复杂优化问题时表现出色。
应用领域
遗传算法在多个领域得到了广泛应用，如函数优化、机器学习、生产计划、交通运输等。 通过程序设计，可以实现遗传算法的自动化求解，提高求解效率和精度。
自适应遗传算法
总结词
根据进化过程中的反馈信息动态调整算法参数，提高遗传算法的适应性和性能。
描述
自适应遗传算法通过监控种群的适应度变化、进化速度等指标，动态地调整交叉、变异等算子的操作概率、操作 方式等参数。这样可以更好地适应不同问题和环境，提高算法的收敛性和鲁棒性。
混合遗传算法
总结词
将遗传算法与其他优化算法相结合，形成更强大的混合优化策略。
化。
解码并输出最优解
解码操作
将最后一代种群中的最优个体进行解码操作，还原为问 题的解。
输出最优解
输出解码后的最优解，作为遗传算法程序设计的结果。
04
遗传算法的应用案例与实 验
函数优化问题
最值问题
遗传算法可以用于求解各种函数的最大值或最小值， 如一元函数、多元函数等。通过编码函数的参数，并 使用适应度函数评估个体的优劣，遗传算法能够高效 地在解空间中搜索最优解。
感谢您的观看
THANKS
自动化机器学习：遗传算法可以用于自动化机器 学习的特征选择、模型选择和参数调优等环节， 提高机器学习的效率和效果。
强化学习应用：遗传算法可以用于强化学习中的 策略优化，通过优化决策策略来提升强化学习任 务的性能。
总之，遗传算法程序设计在解决复杂优化问题中 发挥着重要作用，未来随着算法性能的不断提升 和应用领域的拓展，将在更多领域展现其强大潜 力。
第七讲遗传算法
四、遗传算法应用举例 1
于是，得第三代种群S3： s1=11100（28）, s2=01001（9） s3=11000（24）, s4=10011（19）
四、遗传算法应用举例 1
第三代种群S3中各染色体的情况
染色体
适应度 选择概率 估计的 选中次数
四、遗传算法应用举例 1
首先计算种群S1中各个体
s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011)
的适应度f (si) 。 容易求得
f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
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，即得到问题最优解。
一、遗传算法概述
与传统的优化算法相比，遗传算法主要有以下几 个不同之处
遗传算法不是直接作用在参变量集上而是利用参变量集 的某种编码 遗传算法不是从单个点，而是从一个点的群体开始搜索； 遗传算法利用适应值信息，无须导数或其它辅助信息； 遗传算法利用概率转移规则，而非确定性规则。
否
结束程序
计算每个个体的适应值
以概率选择遗传算子
选择一个个体 选择两个个体进行 选择一个个体进行 复制到新群体 交叉插入到新群体 变异插入到新群体
得到新群体
四、遗传算法应用举例 1
例1 利用遗传算法求解区间［0,31］上的二次函数 y=x2的最大值。
Y
y=x2
31 X
四、遗传算法应用举例 1
分析
s1’’=11001（25）, s2’’=01100（12） s3’’=11011（27）, s4’’=10000（16）
人工智能中的遗传编程
人工智能中的遗传编程随着现代科技的不断发展，人工智能的应用也越来越普及。
其中，遗传编程是人工智能领域的一个重要分支，其应用范围广泛，包括机器学习、图像识别、自然语言处理等多个领域。
本篇文章将会介绍人工智能中的遗传编程，并探讨其在实践中所面临的挑战。
一、什么是遗传编程？遗传编程是一种计算机程序设计方法，是一种生成型自组织方法。
它的主要思想是通过模拟进化过程，对程序进行优化和改进。
遗传编程的核心思想是将计算机程序看作一个个个体，通过对这些个体进行交叉和变异来生成新的程序，达到优化和改进的目的。
二、遗传编程的原理遗传编程包括遗传算法和编程技术两部分。
遗传算法主要是通过模拟自然界的进化过程来对程序进行优化；而编程技术则是使用程序进行解决问题。
在遗传编程中，首先需要定义一个适应度函数，用来评价程序的性能。
然后，将程序转化为一个个体，形成种群。
接着，通过种群的交叉、变异等操作对程序进行改良，每一次操作之后，通过适应度函数进行评价，筛选出适应度高的优秀个体进行保留，不适应的则淘汰。
最终，通过多次迭代，生成一组优秀的程序，用于解决实际问题。
三、遗传编程的应用遗传编程在人工智能领域应用广泛，涉及到机器学习、图像识别、自然语言处理等多个领域。
其中，机器学习是遗传编程应用最广泛的领域之一。
遗传编程可以通过对算法进行优化，使得机器学习的效率得到进一步提高。
除此之外，遗传编程还可以应用于推荐系统、数据挖掘等方面。
四、遗传编程面临的挑战遗传编程虽然有着广泛的应用前景，但在实践环节中也面临着许多挑战。
其中，最大的挑战之一便是算法效率问题。
由于遗传编程的本质是通过模拟进化过程进行优化，所以相比于传统的计算方式，算法效率较低，意味着大量的运算时间和计算资源的消耗。
同时，在程序的运行过程中，一旦个体数目较大时，会造成运算效率急剧下降。
除此之外，由于遗传编程算法是一种随机性算法，在实践中也存在着收敛问题。
即使算法运算到了指定的迭代次数之后，由于个体之间的交叉和变异操作受到随机因素的影响，可能达不到理想的效果，这也是目前人们感到担忧的问题之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
s4 0.31
s30.06
s1 0.14 s2 0.49
赌轮选择示意
在算法中赌轮选择法可用下面的子过程来模拟:
① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的随机数r。
② 若r≤q1,则染色体x1被选中。
③ 若qk-1<r≤qk(2≤k≤N), 则染色体xk被选中。 其中的 qi称为染色体xi (i=1, 2, …, n)的累计概率, 其计算 公式为
2014-2-27
遗传算法的起源
6
遗传算法的生物学基础
遗传学的基本结论
1. 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中,染色体决定了生物的 性状 2. 染色体是由基因及其有规律的排列所构成.遗传和进化过程发生 在染色体上 3. 生物的繁殖过程是由基因的复制过程来完成的 4. 通过染色体间的交叉和变异会产生新的物种,使生物呈现新的性 状 5. 对环境适应性好的基因或染色体比适应性差的基因或染色体有更 多的机会遗传到下一代
遗传算法及遗传编程
Ⅰ遗 传 算 法
生物进化
什么是遗传算法 （Genetic Algorithm）
生命自从在地球上诞生以来，就开始了漫长的生
物演化历程，低级、简单的生物类型逐渐发展为 高级、复杂的生物类型。这一过程已经由古生物 学、胚胎学和比较解剖学等方面的研究工作所证 实。生物进化的原因自古至今有着各种不同的解 释，其中被人们广泛接受的是达尔文的自然选择 学说。 生物进化
选择方法
比例选择法（轮盘赌）
锦标赛选择法
比例选择法（轮盘赌）
基本思想
各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比。 设群体大小为M，个体 i 的适应度大小为F ( xi ) ，则 个体i 被选中的概率为
Pi
F ( xi )
F (x )
i 1 i
M
比例选择法（轮盘赌）
①计算各基因适应度值和选择概率及累计概率
组成M/2对配对个体组，交叉操作就是在这些 配对个体组中的两个个体之间进行
二进制编码染色体的交叉
单点交叉
基因位数为 l ，交叉点k的范围为[1, l -1],在该点为分界相互交 换变量(保证第一个交叉点左边子串不交换)
例如：
子个体1 子个体2
0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0
最优解与具有最大适应值得个体相对应。 适应值能够反映个体质量的差异。 计算量应尽可能小
例:当优化问题为maxf(x),适应度函数可取为f(x)
当优化问题为minf(x),适应度函数可取为-f(x)
个体适应度评价
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
f ( x)
F（x）
2014-2-27
5
20世纪60年代中期，美国Michigan（密西 根）大学的John Holland提出了位串编码技 术，这种编码既适合于变异又适合杂交操 作，并且他强调将杂交作为主要的遗传操 作。随后，Holland将该算法用于自然和人 工系统的自适应行为的研究之中，并于 1975年出版其开创性的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》。后来， Holland与他的学生们将该算法加以推广并 应用到优化及机器学习等问题之中，而且 正式定名为遗传算法。遗传算法的通用编 码技术及简单有效的遗传操作为其广泛的 应用和成功奠定了基础。
二进制编码染色体的交叉
多点交叉
多点交叉的破坏性可以促进解空间的搜索
二进制编码染色体的交叉
均匀交叉
两个配对个体的染色体每个基因位以相同的交叉概率进行交 换 具体步骤
随机产生一个与个体编码串长度等长的屏蔽字W＝ 12 l
按下列规则交叉两个父本的基因
若i=0，则父代第i个基因不相互交换 若i=1，则父代第i个基因相互交换
某个优化问题含有6个变量，则它的一个基因表达为
X: 2.50 9.54 3.25 0.25 4.25 7.00
对应的表现型为 x=[2.50,9.54,3.25,0.25,4.25,7.00]
编码与解码
符号编码
个体基因值取自一个无数值含意，而只有代码含义的符号集。 符号集可以是字母，也可以是数字序号。 如血型A，B，AB，O可以分别用[a,b,c,d]表示，或者 [a1,a2,a3,a4],也可表示为[1，2，3，4]
遗传算法基本要素与实现技术
个体适应度评价
为正确计算个体的遗传概率，个体的适应度必须为正 数或者为零，不能为负数。 适应函数的作用是对每一个个体指定一个适应值，使 得我们可以区分种群中个体的好坏，适应值越大，个体越 好，反之。适应函数是区分种群中个体好坏的唯一方式， 是进行选择的基础。
设计适应函数遵循原则
二进制编码染色体的变异
具体步骤
随机产生一个与个体编码串长度等长的屏蔽字W＝ 12 l i 为[0,1]间的随机数 按下列规则对基因进行变异
i Pm，则父代基因第i位变异 若
i > Pm，则父代基因第i位不变异 若
浮点编码染色体的变异
浮点编码变异
算法中的一些控制参数：
遗传算法的生物进化模型
选择 遗传 变异
优胜劣汰 保持特性 产生新特性
ห้องสมุดไป่ตู้
遗传算法的基本术语
编码：从问题域到遗传域的映射。即性状与基因的DNA序列的映射
解码：从遗传域到问题域的映射。即将DNA序列解释成个体的性状
适应度：种群的某个个体对生存环境的适应程度。适应度高的个体 可以获得更多的繁殖机会，而适应度低的个体，其繁殖机会就会比 较少，甚至逐渐灭绝 选择：以一定概率从种群中选择若干个体的操作。一般而言，选择 就是基于适应度的优胜劣汰的过程 交叉：在一个或多个染色体的相同位置处被切断，分别交换组合形 成新的染色体
均匀交叉
例如
浮点编码染色体的交叉
线性交叉
交叉公式
子个体＝父个体1*f＋父个体2*(1-f)
f为[0,1]间的均匀分布随机数
遗传算法基本要素与实现技术
变异算子
将个体染色体编码串中的某些基因位编码与字符集 的其它字符替换
二进制编码染色体的变异
编码字符集为{0,1},变异操作就是将变异点上的基因 取反（即若是1，则取0，若是0，则取1） 变异点是按概率Pm在染色体基因位上指定的
②在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的随机数r。
③ 若r≤q1,则染色体x1被选中。
若qk-1<r≤qk(2≤k≤N), 则染色体xk被选中。
qi P( x j )
j 1
i
比例选择法（轮盘赌）
举例
染色体的适应度和所占的比例
锦标赛选择法
基本思想
每次随机选取K个个体，比较之后选择其中适应度最高 的个体做为下一代种群的父体，这个过程反复进行N次。
编码公式
U max U min
2l 1
l
解码公式
x U min ( bi 2
i 1
i 1
U max U min ) 2l 1
编码与解码
浮点编码
个体的基因值用某一范围内决策变量的一个浮点数来表示， 个体的编码长度等于其决策变量的个数。 浮点编码使用的是决策变量的真实值
遗传算法基本要素与实现技术
交叉算子
选择是对优秀个体的复制，不能产生新个体，交叉对相互 配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成 两个新的个体。交叉操作是产生新个体的主要方法
主要关注
1. 2. 3.
如何对染色体进行配对 如果确定交叉点的位置 如何进行部分基因交换
随机配对
将选择出的种群中的M个个体以随机的方式
再计算种群S1中各个体的选择概率。 选择概率的计算公式为
P ( xi ) f ( xi )
f (x )
j 1 j
N
由此可求得 P(s1) = P(13) = 0.14
P(s2) = P(24) = 0.49
P(s3) = P(8) = 0.06
P(s4) = P(19) = 0.31
● 赌轮选择法
(3) 计算各代种群中的各个体的适应度 , 并
对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个
体(即31（11111）)出现为止。
首先计算种群S1中各个体 s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011) 的适应度f (si) 。 容易求得 f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
■ M ：种群规模
■ T ：最大换代数
■
一般为20-100
一般为100-500
Pc ：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，取 值范围一般为0.4～0.99。 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， 取值范围一般为0.0001～0.1。
遗传算法的基本思想
遗传算法基本要素与实现技术
编码与解码 问题域（解空间） 优化变量 二进制编码 浮点数编码 符号编码 . . .
映射
遗传域（基因空间） 优化变量的代码表示
编码与解码
二进制编码
二进制编码是遗传算法中最常用、最原始的一种编码方法，它将 原问题的解空间映射到二进制空间上，然后进行遗传操作。找到 最优个体后再通过解码过程还原原始的数据形式。 二进制编码的串长度 l 取决于求解的精度