GA3-遗传算法展望

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遗传算法与模型预测控制的结合研究综述

遗传算法与模型预测控制的结合研究综述引言在现代科学和工程领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。

然而，MPC的设计和优化过程往往是复杂且耗时的。

为了解决这一问题，研究人员开始探索将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与MPC相结合的方法，以提高控制系统的性能。

本文将对遗传算法与模型预测控制的结合研究进行综述。

遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索问题的最优解。

遗传算法的基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。

个体编码是将问题的解表示为一个染色体，适应度评价是根据问题的目标函数来评估染色体的优劣，选择是根据适应度值选择优秀的个体，交叉是将两个个体的染色体进行交换，变异是对染色体进行随机改变。

遗传算法在模型预测控制中的应用遗传算法在模型预测控制中的应用主要包括参数优化和约束处理两个方面。

参数优化是指通过遗传算法来寻找最优的控制参数，以使系统的性能指标达到最佳。

约束处理是指通过遗传算法来处理系统约束条件，以确保控制系统的稳定性和安全性。

在参数优化方面，研究人员通常将MPC的控制参数作为染色体的编码，以目标函数的最小化为优化目标，通过遗传算法来搜索最优的控制参数。

例如，某些研究将MPC的预测模型参数和控制权重作为染色体的编码，通过遗传算法来优化这些参数，以使系统的性能指标如稳定性、响应速度等达到最佳。

在约束处理方面，遗传算法可以用于处理MPC中的约束条件，例如状态变量的上下限、输入变量的变化率限制等。

通过将约束条件转化为适应度函数，遗传算法可以搜索满足约束条件的最优解。

一些研究还将遗传算法与其他优化方法相结合，以提高约束处理的效果。

结合研究的案例分析为了更好地理解遗传算法与模型预测控制的结合，我们将对一些相关的案例进行分析。

遗传算法简介和代码详解

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(chromosome) 数据，数组，序列基因(gene) 单个元素，位等位基因(allele) 数据值，属性，值基因座(locus) 位置，iterator位置表现型(phenotype) 参数集，解码结构，候选解染色体：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）。

《基本遗传算法》

(2) 解码
假设某一个体的编码是：
x： bl bl-1 bl-2……b2b1
则对应的解码公式为：
x = umin + (
1
i=l
bi
·2i-1
)
·Umax umin 2l 1
整理ppt
[例] 设 -3.0 ≤ x ≤ 12.1 , 精度要求 =1/10000，由公式： = Umax umin
M——群体大小； F——个体适应度评价函数； s——选择操作算于； c——交叉操作算子： m——变异操作算于； pc——交叉概率； pm——变异概率；
整理ppt
1.3 基本遗传算法描述
Procedure GA
Begin initialize P(0); t=0; while (t<=T) do for i=1 to M do Evaluate fitness of P(t); end for for i=1 to M do Select operation to P(t); end for for i=1 to M/2 do Crossover operation to P(t); end for for i=1 to M do Mutation operation to P(t); end for for i=1 to M do P(t+1) = P(t); end for t=t+1 end while
从而产生出一个新的个体。
基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异
A：1010 1 01010
A’：1010 0 01010
变异点
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变异概率
变异是针对个体的某一个或某一些基因座上的基因值执行的，因此变异概率pm 也是针对基因而言，即：

变压器优化设计软件开发

变压器优化设计软件开发摘要：本软件编程语言为Visual Basic和C++，编程语言和变压器设计原理相结合。

采用分层遗传算法实现变压器的优化设计，并以220kV两圈变压器为实例进行验证，改进的MLGA比单层传统GA成本节省了3.02%，比手工设计方案节约9.48%。

开发了10-220kV等级变压器的优化设计软件及界面，实现变压器设计人员由手工计算向计算机软件计算转变。

关键词：Visual Basic；变压器设计原理；分层遗传算法；变压器优化设计1 概述变压器优化设计软件节约设计成本，提高设计质量，缩短产品的开发周期，将人工智能技术、数据库技术应用于设计中去，快速设计其结构方案，进一步提高公司的技术水平、企业形象和在市场中的核心竞争力。

研究基于知识工程的计算机集成系统对变压器制造企业在“以市场需求为中心”的激烈竞争中有着很强的应用价值，对我国变电设备制造企业和国民经济的发展有重要的现实意义[1]。

2 分层遗传算法的原理本软件采用改进的分层遗传算法进行优化设计，传统的遗传算法是将所有设计优化变量进行编码形成一个向量（染色体），然后由染色体组成一个种群进行进化操作；分层遗传算法的基本思想是将设计优化变量根据工程实际权重或优化先后顺序分类并进行独立编码，放置在不同的层中，每层中可以有多个种群进行并行的遗传操作，因此每个种群可以采用不同的遗传算子、不同的遗传参数，并行的设计。

不失一般性，这里以三层遗传优化算法为例，简要介绍分层遗传算法原理[2]。

如图1所示。

第一层GA1是控制其他模块的独立遗传算法，第二层GA2和第三层GA3分别由一系列的模块组成，每个模块对应一个子问题，每个子问题对应一个独立的GA，且同一层中的各个模块的编码相同。

一个独立的GA可以用以下格式来描述：GA=（PO,PS,IS,FIT,SO,CO,MO）(1)其中PO、PS、IS、FIT，分别表初始种群、种群大小、编码长度以及适应度值，SO、CO、MO分别代表选择、交叉、变异，故分层遗传算法可以用下式描述：GAij=（POij,PSij,ISij,FITij,SOij,COij,MOij）(2) 其中下标i和j表示分层遗传算法第i层第j个模块，GAij表示用独立遗传算法求解第i层第j个模块。

基于多特征下的GA_TCN深度神经网络的股票价格预测

基于多特征下的GA＿TCN深度神经网络的股票价格预测基于多特征下的GA-TCN深度神经网络的股票价格预测股票价格预测一直以来都是金融领域中的热点问题之一，对于投资者而言，准确的预测股票价格可以帮助他们制订更为精准的投资决策，从而获得更好的回报。

然而，股票市场的波动性极高，受多种因素的影响，传统的统计分析方法常常难以捕捉到其中的规律。

因此，利用机器学习和深度学习的方法来解决股票价格预测问题备受关注。

本文提出了一种基于多特征的遗传算法（GA）和时序卷积网络（TCN）相结合的深度神经网络（DNN）模型，用于股票价格的预测。

这种模型的优势在于它能够自动地从大量的历史数据中学习到股票价格的非线性规律，并能够将多个特征的信息进行有效融合，从而提高预测的准确性。

首先，为了提高输入特征的质量，我们选取了多个与股票价格相关的指标作为输入。

包括但不限于：股票成交量、股票涨跌幅、市盈率、市净率等等。

这些特征能够综合反映市场的供求关系、投资者的情绪以及公司的估值情况，对于股票价格的预测具有重要意义。

然后，我们设计了一种遗传算法来优化神经网络的结构和参数。

遗传算法能够通过模拟进化的过程，不断地调整神经网络的结构和参数，从而使得网络的预测能力得到最大程度的提升。

通过遗传算法的优化，我们可以得到一个更加适应数据特征的神经网络模型。

接下来，我们引入了时序卷积网络（TCN）来处理输入数据的时序性。

TCN是一种具有长短时记忆能力的卷积神经网络，通过堆叠多个卷积层和残差连接，能够有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。

在我们的模型中，TCN的作用是通过对时间序列数据的分析和建模，提取出时间序列中的潜在规律和趋势信息。

最后，我们通过对历史数据的训练和验证，评估了我们的模型的性能。

实验结果表明，基于多特征下的GA-TCN深度神经网络模型在股票价格预测上取得了很好的效果，相较于传统的统计分析方法，其预测准确性有了显著的提升。

综上所述，本文提出的基于多特征下的GA-TCN深度神经网络模型在股票价格预测上具有较好的潜力。

GA遗传算法

上的，其目的是把优胜的个体遗传到下一代，选择操作的实现是根据适应度大小按照某种策略从父代中挑选个体进入中间群体。选择算子设计依赖选择概率，个体Xi选择概率定义为
reli
fi
N
fi
i 1
其中fi是群体中第i个个体的适应值，N是群体的规模。
当reli越大时，个体Xi被选择遗传（复制）到下一代的可能性越大。目前常用的遗传选择算子主要有以下几种：
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遗传算法的基本流程
（3）适应度函数
适应度函数设计是模拟自然选择，进行遗传进化操作的基础，它的评估是遗传操作的依据。适应度函数值即适应度。由于下面定义的选择概率以适应度为基础，因此适应度是非负的。
方法一：对于求目标函数最大值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
f(X)+Cmin if f(X)+Cmin> 0
（1）单点交叉单点交叉右脚简单交叉，具体操作是：在个体基因串中随机设定一个交叉点。实行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。当基因链码的长度为n时，可能有 n-1个交叉点位置。
单点交叉算子的具体计算过程如下：
Ⅰ. 对群体中的个体进行两两随机配对。若群体大小为M，则共有 [ M/2 ]对相互配对的个体组。
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遗传算法的基本流程
常用的变异形式：
（1）基本变异算子基本变异算子是针对二值基因链码而言。其具体操作是：对群体中基因链码随机挑选C个基因位置并对这些基因位置的基因值以变异概率P取反，即0变成1,1变成0。当C=1时，表示一个基因值取反。基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异 A：1010 1 01010

遗传算法的改进——IGA

遗传算法的改进——IGA作者：吴伟来源：《电脑知识与技术》2012年第01期摘要：针对基本遗传算法（SGA）存在的缺点，分别从参数编码，采用三层递阶结构的染色体编码；适应度函数的选取，适应值指数比例系数自适应调整；遗传操作，采用最优保存策略，自适应选择和交叉概率。

提出了改进的遗传算法（IGA）。

关键词：遗传算法；编码；适应度函数；遗传操作中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)01-0123-03Improved Genetic Algorithm—IGAWU Wei1,2(1.School of Computer Science & Technology, Soochow University, Suzhou 215104, China;2.Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China)Abstract: For the genetic algorithm deficiencies, Separately from the coding parameters, using three layers of hierarchical structure coding; fitness function selection, fitness index proportion coefficient adaptive adjustment; genetic operation, the elitist strategy, adaptive selection and the crossover probability. proposes an improved genetic algorithm(IGA).Key words: Genetic Algorithm; coding parameters; fitness function; genetic operation遗传算法是一种模拟生物界自然遗传操作的算法，该算法通过模拟生物界自然选择、遗传机理，在群体中进行随机搜索。

遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究

遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究
谢芬
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2010(026)003
【摘要】提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法.该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数.利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化.试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度.
【总页数】2页(P2-3)
【作者】谢芬
【作者单位】滨州医学院计算机教研室,山东滨州,256600
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于基因表达谱的肿瘤亚型识别与分类特征基因选取研究 [J], 李颖新;阮晓钢
2.基于遗传算法优化决策树的肿瘤基因分类研究 [J], 谢芬
3.肿瘤基因表达谱分类技术研究 [J], 李小波
4.肿瘤基因表达谱分类特征基因选取问题及分析方法研究 [J], 李颖新;李建更;阮晓钢
5.基于加权极限学习机的肿瘤基因表达谱数据分类 [J], 姜琳颖;余东海;石鑫
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基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测①

基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测①罗成【期刊名称】《《佳木斯大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2019(037)006【总页数】4页(P988-991)【关键词】奇异值分解; 遗传算法; BP神经网络模型; 股价预测【作者】罗成【作者单位】安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F832. 480 引言从对数据处理的角度看，陈园园、刘俊和傅强(2014)用EMD(经验模态分解，Empirical Mode Decomposition)算法预先进行数据处理，并将其结果作为神经网络的输入，最终预测结果要比小波神经网络模型的更佳[1]。

而马瑜和潘和平(2018)依据神经网络构建三种模型，其输入分别是价格相对收益率、价格相对扭力和DB小波变换来预测美元指数，结果说明预先用DB小波变换处理数据，能得出更好的预测效果[2]。

从对模型改进的角度看，(2013)张秋明和朱红莉采用灰色GM(1,1)预测股价的变化趋势，其后用BP神经网络改良了该模型，这种做法不仅提高了预测股票价格的准确性，更能挖掘股票价格变化规律[3]。

TicknorJ L等(2013)提出经过贝叶斯正则化后的神经网络，在既可以不进行季节性分析，也没有数据预处理的情况下，将股票价格相关的金融技术指标作为该神经网络模型的输入变量，仍可以获得很好的预测结果[4]。

从影响股价的因子选取方面看，(2015)郑睿和周丽采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子，然后将其作为神经网络的输入向量进行训练。

该模型融合了因子分析和神经网络的优势，可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性，提高了股票价格的预测精度[5]。

李振平和桂预风(2016)首先利用灰色关联分析来遴选出重要的技术指标，然后利用BP神经网络对收盘价格作粗预测，最后再用马尔可夫模型对收盘价格作进一步的精准预测[6]。

而胡婧，叶建木(2017)选取反映投资者情绪的微博数据指标，结合一些技术性指标作为BP神经网络的输入进行预测，取得很好的预测结果，这说明，相比单纯的利用技术性和基本面指标，市场情绪指标也有进一步挖掘的价值[7]。

基于遗传算法的图像边缘检测研究

基于遗传算法的图像边缘检测研究作者：朱国武庄金雷王力超刘丙友来源：《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》2022年第04期摘要：提出一种基于遗传算法的图像边缘检测方法——GA算法，目的是提高图像有效信息边缘检测提取.GA算法在图像内部像素点和图像内部局部信息关系的基础上，将图像有效信息边缘提取转化成一种优化问题，再采用遗传算法对这种问题求解，获得图像有效的边缘信息.MATLAB實验仿真结果表明，相对于传统的边缘检测算法检测边缘，GA算法不仅克服了传统算法缺陷，提高了图像边缘的边界连续性，且抗干扰能力更好，图像视觉效果更好.关键词：图像边缘；检测算法；遗传算法[ 中图分类号 ]TP391.4 [ 文献标志码 ] AResearch on Image Edge Detection Based on Genetic AlgorithmZHU Guowu1，ZHUANG Jinlei2，WANG Lichao1，LIU Bingyou1（1.College of Electrical Engineering，Anhui Polytechnic University，Wuhu241000，China）（2.Harbin Institute of Technology Wuhu Robot Technolgy Research Institute，Wuhu 241000，China）Abstract：A study on image edge detection is proposed to improve effective information.The algorithm first combines the pixel points and the local information relationship within theimage.Then，the extraction of effective information edges on the image is transformed into an optimization problem.Finally，the genetic algorithm is used to solve this problem and obtain the effective edge information of the image.The MATLAB experimental simulation results show that compared with the traditional edge detection algorithm，the genetic algorithm not only improves the defects of the traditional algorithm，improves the boundary continuity of the image edge，better anti-interference ability，and better image visual effect.Key words：edge detection;detection algorithm;genetic algorithm图像边缘检测是图像分析的重要部分，存在于图像分割、目标识别以及对感兴趣的区域信息的提取分析等领域.[1]图像边缘检测效果的好坏，直接影响后续图像的处理，因此，边缘检测是计算机视觉的重要内容之一.[2-3]传统的图像边缘检测借助空频域微分算子通过卷积完成，常用的一阶算子有Robert算法、Pewitt算法和Sobel算法，二阶算子有LOG算法，这些算法简单容易实现，但抑制噪声能力差，在图像边缘检测的时候易丢失图像的有效信息，适用于噪声较少且简单的图像.[4]研究人员通过检测图像中局部不同像素灰度值的区域，达到分割图像的目的.这种基于边缘检测分割方法抑制噪声干扰能力差，分割不依赖图像像素结果，当图像边缘像素变换不明显式时，容易导致图像边界的不连续性.研究人员对现有的图像边缘不连续性进行改进、提高图像边缘的连续性、获取图像的边缘有效信息成为图像的主要研究方向.[5]为了获取图像内的有效信息和有效区域，提出了遗传算法.遗传算法是（Genetic Algorithm，GA）是模拟自然界生物进化过程的模型，具有简单、适用范围广泛、计算速度快等优点，适用于复杂问题求解，为图像边缘检测提供了依据.[6]笔者为了提高图像边界的边缘连续性，获取图像的有效信息，提出了一种基于遗传算法的图像边缘检测方法GA法.首先先将采集的图像边缘检测问题转化为寻求最优问题的目标函数，再利用遗传算法对目标函数进行求解，从而获得较好的图像边缘检测.实验仿真结果表明，该算法能够更好地提高图像边缘的连续性，视觉效果更好.1 图像边缘检测原理图像边缘是图像中的像素点，在不同区域之间的边界具有不连续性，图像的灰度值将发生变化，产生边缘.边缘检测就是利用图像中物体的灰度值变化信息检测物体的边缘和轮廓，是对图像灰度级进行一阶和二阶导数.常见的图像边缘有：阶梯状边缘、脉冲状边缘和屋顶状边缘三种类型.[7]在现实图像中，采集图像中真实图像边缘较为复杂，具有一定的斜度，因此，在图像边缘检测中需要对位置、斜率、均值等特征点进行.经典的图像边缘检测算法中，LOG算法和Canny算法较为常用.Log算法边缘检测原理是，先用高斯函数进行卷积平滑图像，进行去噪，再采用拉普拉斯算子进行高通滤波，检测出图像的边缘.Canny边缘算法工作原理是，首先使用二维高斯滤波平滑图像，去除图像部分噪声，再对一阶方向图像进行卷积时域滤波，然后计算滤波后的函数图像梯度强度的极大值，获取图像边缘的单像素点，检测图像边缘.图像边缘检测算法步骤如图1所示.2 采用遗传算法进行图像边缘检测遗传算法是（Genetic Algorithm，GA）是模拟自然界生物进化过程的模型，依据优胜劣汰的原则，需要对优化的群体进行遗传学操作，不断成为新的优化群体，达到满足要求的最优解.[8-9]对遗传求出图像的最佳阈值，再对最佳阈值进行边缘处理.遗传算法的3个基本算子是：选择、交叉和变异.[10]选择一般采用以下公式：[Pi=fii=1Nfi=fifsum]. （1）式（1）中，[fi]为个体i的适应度，[fsum]为种群总适应度，[Pi]为个体选择概率.由公式可得[f]高的个体被复制可能越大.交叉和变异.交叉就是在个体串之间随机找到一个交叉点，对交叉点两个个体部分结构进行互换生成新的两个个体.遗传算法中交叉概率[Mc]和变异概率[Mm]的选取影响算法的效率、行为和收敛性.而一般的遗传算法[Mc]和[Mm]在初始化时根据具体的情况选择适合的大小，采取自适应的方针，对差异染色体采用不同的[Mc]和[Mm]，计算式为：[Mc=Mc1-Mc1-Mc2（f'-favg）/fmax-favg ，f'≥favgMc1 ， f'<favg]. （2）[Mm=Mm1-Mm1-Mm2（fmax-favg）/fmax-favg，f≥favgMm1 ， f<favg]. （3）式（2）（3）中，[fmax]表示群体群体最大适应度，[favg]表示每个群体的平均适应度，[f']表示要交叉的两个个体中较大的适应度值，[f] 表示要变异个体的适应度值，[Mc1]，[Mc2]，[Mm1]，[Mm2]为常数，其中[Mc1>Mc2]，[Mm1>Mm2]，由公式（2）和（3）得到个体选择适应度比较小时，则采取个体选择比较大的交叉概率和变异概率，并通过交叉和变异产生新的个体；当个体选择适应度较大时，则选择比较小的交叉和变异概率，从而去除较差的个体，保留好的个体.通过遗传算法求出图像的最佳阈值T，再通过阈值进行图像边界检测.遗传算法的流程图如图2所示：3 仿真结果及分析本文分别采用512[×]512的辣椒和飞机的图像进行仿真实验，并把仿真实验结果与log算法、canny算法结果进行对比.结果见图3和图4.仿真结果表明，传统的Log算法在图像边缘检测中会有较多的干扰噪声，图3和图4中，图（b）边缘不清晰，图（c）使用Canny算法对图像边缘检测虽能更好的去除噪声，获得较好的图像边缘信息，但会丢失较为细节的部分，图（d）是使用GA的算法对图像边缘进行的检测，更为清晰细化，效果比经典的Canny算法和Log算法好.4 结语图像边缘检测是处理图像的重要研究领域，本文提出一种基于遗传算法的图像边缘检测法——GA法.实验仿真测试结果表明，相对于传统的边缘算法，GA算法能够更好地保留图像有效信息的精确度和边界连续性，更好地处理图像内结構信息，拥有良好的应用前景.参考文献[1]崔少华，赵庆平. 独立分量分析法去噪的研究与应用[J]. 牡丹江师范学院学报：自然科学版，2016，（02）：27-29.[2]温亮，周平.基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制[J].自动化学报，2021，47（11）：2600-2613.[3]李茂民，邹臣嵩.基于改进遗传算法的阈值图像分割方法[J].软件工程，2022，25（01）：37-40.[4]李静，陈桂芬，丁小奇.基于改进Canny算法的图像边缘检测方法研究[J].计算机仿真，2021，38（04）：371-375.[5]何春，叶永强，姜斌，等.一种基于分数阶次微积分模板的新型边缘检测方法[J].自动化学报，2012，38（05）：776-787.[6]霍星，张飞，邵堃，等.改进的元启发式优化算法及其在图像分割中的应用[J].软件学报，2021，32（11）：3452-3467.[7]刘亚丽，李英娜，李川.基于遗传算法优化BP神经网络的线损计算研究[J].计算机应用与软件，2019，36（03）：72-75.[8]刘芳，马玉磊，周慧娟.基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真[J].计算机仿真，2017，34（04）：250-255.[9]金玉苹，李春雨.一种改进的遗传算法在智能组卷上的应用[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2017，（02）：38-40.[10]Langming Zhou，Lihua Xiao，Jiedong Wang，Han Yu. Mono-Camera based Calibration Method for Two-Axes LRF Measurement System[C]//.Proceedings of Eleventh International Conference on Digital Image Processing（ICDIP 2019）2019：963-969.编辑：琳莉。

数学建模-遗传算法(GA)

初始化种群
种群规模基因链长度进化代数
交叉概率 pc 变异概率 pm
适应度函数
Pc取值0.4~0.99 Pm取值0.01~0.1且Pm随 Pc取值增大而减小
选择操作
求解每个个体的适应度，从父代与子代中选取出适应度高的个体，再以这些选出的个体作为父本继续进化，直到达到迭代次数或满足算法的收敛准则。
实战演练
我方有一个基地，经度和纬度为（70,40）。假设我方飞机的速度为1000 公里/小时。我方派一架飞机从基地出发，侦察完敌方所有目标，再返回原来的基地。在敌方每一目标点的侦察时间不计，求该架飞机所花费的时间（假设我方飞机巡航时间可以充分长）。
交叉前
P1 (0.1 0.9 0.2 | 0.4 0.6 0.5 0.7 0.8 0.3) P2 (0.4 0.5 0.9 | 0.1 0.8 0.7 0.6 0.2 0.3)
交叉后
P1 (0.4 0.5 0.9 | 0.4 0.6 0.5 0.7 0.2 0.3) P2 (0.1 0.9 0.2 | 0.1 0.8 0.7 0.6 0.8 0.3)
有序交叉：
产生两个交叉点，让中间部分基因先复制到下一代，从一个双亲路径的第二个划分点开始，从另外一个双亲路径中来的城市按相同的顺序复制。当字符串的结尾到达时，转从字符串的开始处继续，最终得到两个子代
交叉前
P1 (1 9 2 | 4 6 5 7 | 8 3) P2 (4 5 9 | 1 8 7 6 | 2 3)
交叉操作
定义：从种群中所选择的每一对母体，以一定的交叉概率 Pc 交换它们之间的部分基因。
注意：交叉概率太大，适应度高的个体很快被破坏；若太小，又影响算法效率

数据挖掘算法之遗传算法

数据挖掘算法之遗传算法遗传算法（GA，Genertic Algorithm）是一种基于生物进化过程中自然选择与遗传机制的模拟算法，它广泛应用于机器学习、模式识别、控制系统优化及数据挖掘等领域中，在数据挖掘中它不公可以用于聚类分析，也可用于分类分析。

遗传算法的基本流程如下图：遗传编码由问题空间向GA编码空间的映射称为编码，反之则称为解码。

遗传编码是遗传算法的基础，一般要体现两个原则：✓编码方案应与问题本身相关性大，而与其它编码方案相关性小✓编码方案应采用最小字符集，以使问题得到自然、简单的表示和描述二进制编码是最基础的编码方式，应用范围非常广泛，其它编码方式有大字符集编码、序列编码、实数编码、树编码、自适应编码、乱序编码等。

适应值函数（评价函数）是评估染色体的主要工具，其设置分为三个步骤：1.确定目标函数：遗传算法中有一个求解问题的目标，而这个目标可以用一个函数来表示，这个函数就叫目标函数。

目标函数应预先设定。

2.从目标函数到适应值函数的转换：由于目标函数的值范围不定，而适应值函数的值一般是非负数为主，以表示染色体的适应程度，因此需要建立一个由目标函数到适应值函数间的转换。

3.适应值调整：适应值函数计算出来的适应值需作适当调整，使其控制在一定数值区间内，以避免不同染色体间的适应值差距过大而引起的不一致性。

遗传算子遗传算法利用遗传算子产生新一代群体来实现群体进化，算子的设计是遗传策略的主要组成部分，也是调整和控制进化过程的基本工具。

1.选择：按照某种策略从父代种群中选择一些染色体（不作任何改动）进入下一代种群，常用的选择算法有适应值比例选择、Boltzmann选择、排序选择、联赛选择、精英选择、稳态选择等。

2.交叉：随机从种群中抽取两个染色体，根据染色体位串长度L，随机选取[1, L-1]中的一个或多个的整数k作为交叉位置，然后根据交叉概率p c，实施交叉操作，即两个染色体在交叉位置处，相互交换各自的部分内容，从而形成新的一对染色体。

基于GA优化BP网络输入的人力资本预测研究

基于GA优化BP网络输入的人力资本预测研究
於世为;诸克军;袁可红
【期刊名称】《运筹与管理》
【年(卷),期】2007(016)004
【摘要】人力资本是决定地区经济增长的重要因素之一,其形成受多种因素的综合影响.利用BP神经网络进行预测时,因人力资本形成因素众多,各因素之间信息独立性差,交叉重叠的信息使得神经网络的结构过于庞大,极大地影响了网络的性能.本文采用遗传算法(GA )对人力资本形成因素进行优化,化选出与人力资本关系最密切、反应最敏感的少数指标,再利用优化后的指标对我国31个地区的人力资本进行预测,有效地降低了网络输入维数,提高了网络精度.
【总页数】5页(P102-106)
【作者】於世为;诸克军;袁可红
【作者单位】中国地质大学,管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学,管理学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学,管理学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】G303
【相关文献】
1.人力资源开发与管理——基于GA优化BP网络输入的人力资本预测研究 [J], 於世为;诸克军;袁可红
2.基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测 [J], 黄富程; 刘德新;
辛博鹏; 安天圣; 曹杰
3.基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测 [J], 黄富程; 刘德新; 辛博鹏; 安天圣; 曹杰
4.基于SSA优化的GA-BP神经网络煤层底板突水预测模型与应用 [J], 尹会永;周鑫龙;郎宁;张历峰;王明丽;吴焘;李鑫
5.基于GA-BP和PSO-BP神经网络的间冷塔扇区出水温度预测研究 [J], 周慧;陈宪刚;周宏贵;胡蓉;何永斌
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浅谈遗传算法与人工神经网络的结合

浅谈遗传算法与人工神经网络的结合作者：聂琼来源：《轻纺工业与技术》 2012年第6期聂琼（新疆大学，新疆乌鲁木齐８３００４６）【摘要】主要阐述遗传算法（简称ＧＡ）和人工神经网络（简称ＡＮＮ）的特点，并说明遗传算法与人工神经网络结合的必要性，同时对今后的研究前景作了具体的展望。

【关键词】遗传算法ＧＡ；人工神经网络ＡＮＮ；结合Doi:10.3969/j.issn.2095-0101.06.012中图分类号： TS103.7 文献标识码： A 文章编号： 2095-0101（2012）06-0035-03０引言遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，简称ＧＡ）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。

它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。

这样反复循环，直至满足条件。

由于它不受搜索空间限制性假设条件的约束，不必要求诸如连续性、可微性和单峰性等假设，以及其固有的并行性，因此作为一种稳健、高效的优化算法已被广泛应用于各个领域。

１遗传算法的特点遗传算法是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒性搜索算法，与其他一些优化算法相比，主要有下面几个特点。

１．１遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。

传统的优化算法直接利用决策变量的实际值本身进行优化计算；但遗传算法不是直接以决策变量的值，而是以决策变量的某种形式的编码为运算对象，从而可以很方便的引入和应用遗传操作算子。

１．２遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。

传统的优化算法往往不仅需要目标函数值，还需要目标函数的导数等其他信息。

这样对许多目标函数无法求导或很难求导的函数，遗传算法就比较方便。

１．３遗传算法同时进行解空间的多点搜索。

传统的优化算法往往从解空间的一个初始点开始搜索，这样容易陷入局部极值点。

遗传算法中selection pressure

遗传算法中selection pressure遗传算法（GA）是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它能够在复杂的搜索空间中找到尽可能优秀的解，被广泛应用于各个领域的问题求解中。

其中，选择算子（selection operator）是GA算法的核心步骤之一，它决定了哪些个体能够在繁殖中生存下来，淘汰那些质量较差的个体，从而保证下一代个体的质量。

在GA中，个体的适应度（fitness）值是选择算法中整个过程的基础，个体适应度值高的个体被选定的可能性较大。

但如果每次选择的都是适应度值最高的一些个体，那么就容易出现早熟收敛问题（premature convergence），即算法会在局部最优解处停滞不前，无法得到全局最优解。

为了避免早熟收敛问题，选择算法中需要增加一定的选择压力（selection pressure），即从种群中选择的个体数应该不断减少，从而不断增加被淘汰的个体数。

这种选择压力的增加可以通过多种方式实现，下面是三种常用的选择算法：1. 轮盘赌选择（Roulette-wheel selection）：在选取每个个体时，都会先计算其适应度和其他个体适应度的总和之比，然后将其的比例分配给随机数（每个个体分配的比例不一定相等）。

然后按照分配到的比例大小，从各个个体中进行有放回地选择。

这种方法较为简单，但有可能导致不良个体被选中。

2. 锦标赛选择（Tournament selection）：将群体随机分成若干个小组，每组随机选取一个个体，然后从小组中选择适应度最高的个体。

不断进行这个选择过程，直到选取足够数量的个体。

这种方法能够产生较高的选择压力，但程序的实现也比较复杂。

3. 随机抽样选择（Stochastic sampling selection）：每个个体都有一定的被选中概率，概率大小是由个体适应度与整个种群的适应度之比决定的。

然后生成一个随机数，只有在随机数大于概率值时，才选中当前个体。

这种方法较为灵活，但随机性较大，容易造成不稳定性。

遗传算法的经典解析

遗传算法的经典解析遗传算法的经典解析---看了以后就会⽤ga了zhanhuichong 发表于: 2008-6-14 10:42 来源下⾯是英国sheffield⼤学的ga⼯具箱的经典编写程序⽰例，⼤家可以根据它，对相关数据修改就可以解决⼀切ga问题了⾄于matlab⾃带的ga⼯具箱，使⽤相当简单，真正⼯程应⽤没有sheffield⼤学的ga⼯具箱应⽤⼴泛，这⾥就不多累赘了记住使⽤时将下⾯的⼤写全部改为⼩写Nvar=20;%变量个数Nind=100;%种群⼤⼩Subpop=10;%⼦种群数量Maxgen=500;%最⼤遗传代数Miggen=20;%每隔20代发⽣迁移Range=[0;200];%变量范围Ggap=0.8;%代沟率Xovr=1;%交叉率Mutr=1/xovr;%变异率Insr=0.9;%插⼊率Migr=0.2;%迁移率Selfun=’sus’;%选择函数Xovfun=’recdis’;%重组函数Mutfun=’mutbga’;%变异函数Gen=0;Trace=zeros(maxgen,2);%遗传算法性能跟踪FieldDD=rep(range,[1,nvar]);%译码矩阵Chorm=crtrp(nind,fieldDD);%创建初始种群Objv=objfun(chorm);%计算⽬标函数While gen<maxgenFitv=ranking(objv,[2,1],subpop);%分配适度值Selch=selet(selfun,chorn,fitv,ggap,subpop);%选择recch=recombin(xovfun,selch,xovr,subpop);%重组mutch=mutate(mutfun,recch,fieldDD,mutr,subpop);%变异objvoff=objfun(mutch);%计算⽬标函数值[chorm,objv]=reins(chorm,mutch,subpop,[1 indr],objv,objvoff);%替代Gen=gen+1;trace(gen,1) =min(objv);Trace(gen,2)=mean(objv);%在⼦种群中迁移个体If (rem(gen,miggen)==0)[chorm,objv]=migrate(chor,subpop,[migr,1,1],objv);EndEnd[yy,ii]=min(objv);%输出最有解及序号Figure(1)Plot(chorm(ii,,’-ro’);Figure(2);%遗传算法性能跟踪图Plot(trace(:,1));Hold onPlot(trace(:,2),’-.r’);Legend(‘解的变化’,’种群均值的变化’)；Xlabel(‘迭代次数’)；[ 本帖最后由 zhanhuichong 于 2008-6-14 11:08 编辑 ]未命名.bmp最新回复zhanhuichong at 2008-6-15 12:18:36因为每个个体对应⼀组染⾊体，故经常叫种群中的个体为染⾊体⽽每个染⾊体有好多基因组成，每个基因就是对应为题的每⼀个变量1.函数bs2rvphen=bs2rv(chrom,fieldD)根据译码矩阵fieldD将⼆进制串矩阵chorm转换成实值向量，返回矩阵包含对应的种群表现型。

遗传算法的数字图像相关搜索法

遗传算法的数字图像相关搜索法
陈华;叶东;陈刚;车仁生
【期刊名称】《光学精密工程》
【年(卷),期】2007(015)010
【摘要】研究了基于遗传算法(GA)的图像相关搜索方法并进行了实验.实验结果表明:基于GA的搜索方法,u的标准差为0.022 pixel,v的标准差为0.032 pixel.这种方法优于以往的全局搜索法,可以避免初值选取的问题,并且收敛速度快、精度高,适于数字图像相关中非线性、多峰值的全局优化.
【总页数】5页(P1633-1637)
【作者】陈华;叶东;陈刚;车仁生
【作者单位】哈尔滨工业大学,电气工程及自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,电气工程及自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,电气工程及自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,电气工程及自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.解域约束下的微地震事件网格搜索法、遗传算法联合反演 [J], 宋维琪;杨晓东
2.一种基于遗传算法-模式搜索法的无人机路径规划 [J], 袁麟博;章卫国;李广文
3.基于遗传算法与模式搜索法组合的MPPT技术 [J], 缑新科;马士伟;陈维铅;李琪
飞;许世鹏
4.Box-Behnken Design响应面法结合遗传算法和直接搜索算法优化丹栀逍遥散的提取工艺 [J], 苏本正;江波;崔宁;于宗渊
5.融合Powell搜索法的遗传算法求解柔性车间调度问题 [J], 杨振泰; 黎向锋; 左敦稳; 李堃; 毕高杰
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GA3-遗传算法展望

为进化算法的一个重要分支。Koza本人也被视作遗传规划的奠基人。
• 1994年，Koza又出版第二部专著《遗传规划Ⅱ：可再用程序的自动发现(Genetic Programming Ⅱ:Automatic Discovery of Reusable Programs)》，提出自动定义函数的新概念，在遗传规划中引入子程序的新技术。同年，K.E.Kinnear主编《遗传规划进展(Advances in Genetic Programming)》，汇集许多研究工作者有关应用遗传规划的经验和技术。
实际问题参数集编码群体t 计算适值运算：复制交叉变异
群体t+1群体t
群体t+1
N
满足要求？ Y
解码
改善或解决实际问题
1.3 遗传算法的发展
进化算法与其他科学技术一样，都经历一段成长过程，逐渐发展壮大。此过程可大致分为三个时期：萌芽期、成长期和发展期。

(1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期)
(6) 图像处理图像处理是计算机视觉中的一个重要研究领域。在图像处理过程中，如扫描、特征提取、图像分割等不可避免地会存在一些误差，这些误差会影响图像处理的效果。如何使这些误差最小是使计算机视觉达到实用化的重要要求。遗传算法在这些图像处理中的优化计算方面找到了用武之地，日前已在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提取等方面得到了应用。
• 90年代期间，有关遗传算法的国际会议也比较活跃，见下表。
• 我国开展遗传算法研究，主要在90年代。目前，已成为继专家系统、人工神经网络之后有关人工智能方面的第三个热点课题。
遗传算法的应用遗传算法提供了一种求解复杂系统优化间题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。下面是遗传算法的一些主要应用领域： (1) 函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其他优化方法较难求解，用遗传算法可以方便地得到较好的结果。

遗传算法GA3

第三章模式理论指导遗传算法的基本理论，是J.H.Holland教授创立的模式理论。

该理论揭示了遗传算法的基本机理。

3.1 基本概念3.1.1 问题的引出例：求max f(x)=x2x {0,31}[分析]• 当编码的最左边字符为“1”时，其个体适应度较大，如2号个体和4号个体，我们将其记为“1**** ”；其中2号个体适应度最大，其编码的左边两位都是1，我们记为“11*** ”；• 当编码的最左边字符为“0”时，其个体适应度较小，如1号和3号个体，我们记为“0**** ”。

[结论]从这个例子可以看比，我们在分析编码字符串时，常常只关心某一位或某几位字符，而对其他字符不关心。

换句话讲．我们只关心字符的某些特定形式，如1****，11***，0****。

这种特定的形式就叫模式。

3.1.2 模式、模式阶及模式定义长度模式(Schema)——指编码的字符串中具有类似特征的子集。

以五位二进制字符串为例，模式*111*可代表4个个体：01110，01111，11110，11111；模式*0000则代表2个个体：10000，00000 。

• 个体是由二值字符集V={0, 1} 中的元素所组成的一个编码串;• 而模式却是由三值字符集V={0, 1,* } 中的元素所组成的一个编码串，其中“*”表示通配符，它既可被当作“1” 也可被当作“0”。

模式阶(Schema Order)——指模式中已有明确含意(二进制字符时指0或1)的字符个数，记做o(s)，式中s 代表模式。

例如，模式( 011*1** ) 含有4个明确含意的字符，其阶次是4，记作o( 011*1** ) =4;模式( 0****** ) 的阶次是1，记作o( 0****** ) =1。

• 阶次越低，模式的概括性越强，所代表的编码串个体数也越多，反之亦然；• 当模式阶次为零时，它没有明确含义的字符，其概括性最强。

模式的定义长度( Schema Defining Length)——指模式中第一个和最后一个具有明确含意的字符之间的距离，记作 (s)。

基于遗传算法优化的神经网络预测GDP

基于遗传算法优化的神经网络预测GDP
晏荣堂
【期刊名称】《科技视界》
【年(卷),期】2018(000)016
【摘要】GDP是宏观经济中最受关注的统计数据之一,也是政府制定经济发展战略的重要依据.传统GDP预测方法大多属于线性预测方法,而神经网络对非线性适应能力强.本文利用RBF网络建立GDP与其影响因素之间的非线性模型,通过分析因素之间的灰色关联度确定影响因子权重,并采用遗传算法优化RBF网络参数,提高预测精度.
【总页数】3页(P4-5,31)
【作者】晏荣堂
【作者单位】华北科技学院电子信息工程学院,中国北京 101601
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 [J], 杨建国;赵虹;岑可法
2.基于量子遗传算法优化的灰色神经网络预测模型 [J], 刘学飞;朱东梅;李绍红;黄容
3.基于遗传算法优化BP神经网络预测CO2/H2S环境中套管钢的腐蚀速率 [J], 万里平;徐友红;冯兆阳;孔斌;杨兵
4.基于遗传算法优化的BP神经网络预测混凝土抗压强度 [J], 许杰淋;曾强;余佳蓓;吉旭
5.基于遗传算法优化小波神经网络预测GP S可降水量 [J], 熊红伟;郑进
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