第八章_遗传算法与进化模型
遗传算法_精品文档
遗传算法
2.名词解释
(3)染色体与基因
染色体(chromosome) 就是问题中个体的某种字符串形式的编码表示。字符串
中的字符也就称为基因(gene)。
例如:
个体
染色体
• 预先指定的一个较小的数。 • 进化到当前代为止的最小目标函数值。 • 当前代或最近几代群体中的最小目标函数值。
遗传算法
➢ 个体适应度评价
方法二:对于求目标函数最小值的优化问题,变换方法为:
F(X) =
Cmax - f(X) if f(X) Cmax
0
if f(X) Cmax
其中,Cmax是一个适当地相对比较大的数,它可用下面
遗传算法
➢ 选择-复制操作
[论盘选择示例]
个体序号 适应度
适应度累计值 随机数
被选中的个体号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8 2 17 7 2 12 11 7 3 7 8 10 27 34 36 48 59 66 69 76 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 1 2 3 3 4 6 7 7 8 10
种群
繁殖
变异
交叉
后种群
遗传算法
1. 处理步骤
(1)对优化问题构造初始可行解解集并对其编码,每个可行 解的编码对应于遗传中的一条染色体,编码的目的是为了方便 后续处理。
→ 种群 (2)对每个可行解进行评价,淘汰一部分较差的可行解,剩 下的可行解构成一个可以繁殖下一代的群体。
→ 繁殖 (3)淘汰后剩下的可行解两两交叉繁殖出新的子代解。
遗传算法课件PPT ppt课件 ppt课件
2020/4/17
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五.GA的各种变形(32)
I. 截断选择: 选择最好的前T个个体,让每一个有1/T的 选择概率,平均得到NP/T个繁殖机会。
例:NP=100,T=50 即100名学生,成绩前50名的选出。每人的选
择概率为1/50,有平均2个机会。 缺点:这种方法将花费较多的时间在适应值的
排序上。
c. k的取值: 0 M , k , k1r r0.9,0.99,9
调节 M和 r,从而来调节 k
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五.GA的各种变形(27)
d.引入 的k 目的:
调k 节选择压力,即好坏个体选择概率的
差,使广域搜索范围宽保持种群的多样性,而
局域搜索细保持收敛性。如下图表示:
k
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五.GA的各种变形(33)
II. 顺序选择: a. 步骤: ⑴ 从好到坏排序所有个体 ⑵ 定义最好个体的选择概率为 q,则第 j个个
体的选择概率为:
pjq1qj1
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五.GA的各种变形(34)
⑶ 由于 N j1P q1qj1 N P q11 1q1
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1
遗传算法
• 五.遗传算法的各种变形 • 5.1其它编码方法 • 5.2遗传运算中的问题 • 5.3适值函数的标定(Scaling) • 5.4选择策略 • 5.5停止准则 • 六. 应用
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2
五.GA的各种变形(1)
5.1 其它编码方法
① 顺序编码:用1到N的自然数的不同顺序来 编码,此种编码不允许重复,即 xi 1,2,,N 且 xi x j,又称自然数编码。 该法适用范围很广:指派问题、旅行商问题和
遗传算法的实例ppt课件.ppt
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(GeneticAlgorithm)PPT课件
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选择(Selection)
设种群的规模为N xi是i为种群中第i个染色体
1/6 = 17%
A BC
3/6 = 50% 2/6 = 33%
染色体xi被选概率
ps (xi )
F (xi )
N
F(xj)
j 1
fitness(A) = 3 fitness(B) = 1 fitness(C) = 2
假如交叉概率Pc =50%,则交配池中50%的染色体(一半染色体) 将进行交叉操作,余下的50%的染色体进行选择(复制)操作。
GA利用选择和交叉操作可以产生具有更高平均适应值 和更好染色体的群体
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变异(Mutation)
➢ 以 编变码异时概,变率P异m改的变基染因色由体0变的成某1一,个或基者因由,1当变以成二0。进制 ➢ 变 间,异平概均率约Pm 1一-2般% 介于1/种群规模与1/染色体长度之
编码(Coding)
10010001
10010010
010001001 011101001
解码(Decoding)
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选择(Selection)
➢ 选择(复制)操作把当前种群的染色体按与适应值成正比 例的概率复制到新的种群中
➢ 主要思想: 适应值较高的染色体体有较大的选择(复制) 机会
➢交叉(crossover):
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对,对每一个
个 rat体e),交以换某它个们概之率间P的c (部称分为染交色叉体概。率,crossvoer
➢变异(mutation):
变对异群概体率P,(tm)u中ta的ti每on一r个at个e)体改,变以某某一一个概或率一P些m(基称因为座
《遗传算法详解》课件
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小,选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程,直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异,增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法,通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法(如梯度下降法、模拟退火算法等)相 结合,利用各自的优势,弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中,如函数优化、路径规划、机器学习等领域,混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整,使得适应度较高的个体有更低的交叉率,而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整,使得适应度较高的个体有更低的变异率,而适应度较低的个体有更高的变异率
第8章进化算法ppt课件
数 应为:N fi
fi
fi
f
复制的目的在于保证那些适应度高的优良个体在 进化中生存下去,但是复制不会产生新的个体。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
设一初始种群: 含有4个个体 每个个体为一个长度为5的二进制数 对应的十进制数就是变量xi, 适应度函数设为 f ( xi ) = xi2
的操作
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
8.1.2
遗传算法特点与发展
1、特点
1)对参数编码进行操作,而不是参数本身,可以模 拟生物遗传、进化机理,特别对无数值概念(只有 代码概念)的优化问题有益
2)直接以目标函数值作为搜索信息,对于待寻优的 函数无限制,应用广泛
8.1.3 遗传算法应用
函数优化、组合优化 生产调度问题、自动控制 机器人智能控制 图像处理和模式识别 人工生命 遗传程序设计 机器学习
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
8.2 GA的基本理论
GA的核心思想源于:生物进化过程(从 简单到复杂,从低级向高级)本身是一个自 然的、并行发生的、稳健的优化过程。这一 优化过程的日标是对环境的自适应性,生物 种群通过“优胜劣汰”及遗传变异来达到进 化(优化)的目的。
在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
《遗传算法》PPT课件
遗传算法
学习过程如下:
选择适应度最好的4个
11 01001101 -4 13 01001101 -4 14 00111001 -4 15 00101111 -5
11与13交叉
16 01001101 -4 17 01001101 -4
14与15交叉
18 00111011 -4 19 00101101 -5
遗传算法
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 的方法。 遗传算法是一类随机算法通过作用于染色体上的基 因,寻找好的染色体来求解问题。 遗传算法对求解问题的本身一无所知,它所需要的 仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适 应值来选择染色体,使适应性好的染色体比适应性差 的染色体有更多的繁殖机会。 遗传算法通过有组织地而且是随机地信息交换来重 新结合那些适应性好的串,在每一个新的串的群体中 作为额外增添,偶尔也要在串结构中尝试用新的位和 段来代替原来的部分。
遗传算法
要做的第一件事是将染色体转换成二进制串, 00表示0 01表示1 10表示2 11表示3 交叉位置:6,即父代染色体被复制下来产生两个后代 然后两个后代交换他们的最后两位 变异:由随机选择一位、求反
遗传算法
例如,染色体0223的适应度为4。 若所有7个规则都满足(也就是当染色体是0133),则 适应度为7。 适应度值可以求负操作,以使任务成为最小化搜索。 因此,目标染色体具有-7的适应度。 要做的第一件事是将染色体转换成二进制串, 这可通过由00表示0,01表示1,10表示2,11表示3来完 成。现在每个基因由两位表示,目标染色体有00011111 表示。 为了简化例子,总是在位置6处应用单点交叉。 父染色体被复制下来产生两个后代,然后两个后代交换 他们的最后两位。 变异由随机选择一位且对他求反组成。
《遗传算法》课件
达到预设迭代次数
详细描述
当遗传算法达到预设的最大迭代次数时,算法终止。此时 需要根据适应度值或其他指标判断是否找到了满意解或近 似最优解。
总结词
达到预设精度
详细描述
当遗传算法的解的精度达到预设值时,算法终止。此时可 以认为找到了近似最优解。
总结词
满足收敛条件
详细描述
当遗传算法的解满足收敛条件时,算法终止。常见的收敛 条件包括个体的适应度值不再发生变化、最优解连续多代 保持不变等。
多目标优化
传统的遗传算法主要用于单目标优化问题。然而 ,实际应用中经常需要解决多目标优化问题。因 此,发展能够处理多目标优化问题的遗传算法也 是未来的一个重要研究方向。
适应性遗传算法
适应性遗传算法是指根据问题的特性自适应地调 整遗传算法的参数和操作,以提高搜索效率和精 度。例如,可以根据问题的复杂度和解的质量动 态调整交叉概率、变异概率等参数。
自适应调整是指根据个体的适应度值动态调整 适应度函数,以更好地引导遗传算法向更优解 的方向进化。
选择操作
总结词
基于适应度选择
详细描述
选择操作是根据个体的适应 度值进行选择,通常采用轮 盘赌、锦标赛等选择策略, 以保留适应度较高的个体。
总结词
多样性保护
详细描述
为了保持种群的多样性,选择操作可以采 用一些多样性保护策略,如精英保留策略 、小生境技术等。
梯度下降法是一种基于函数梯度的优化算法,与遗传算法结合使用可以加快搜索速度, 提高解的质量。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小,选择适应 度较高的解进行遗传操作。
遗传算法
变异
• 交叉之后子 代经历的变 异,实际上 是子代基因 按小概率扰 动产生的变 化。
• 基因重组是结 合来自父代交 配种群中的信 息产生新的个 体。一般采用 单点交叉操作。
输出
St1:随机产生初始种群 St2:计算个体适应度,判断 是否符合终止准则,若是, 输出最佳个体及其代表的最 优解,计算结束;否则至St3 St3:依据适应度再生个体, 适应度高的个体被选中的概 率高,适应度低的个体可能 被淘汰 St4:按照一定的交叉概率和 交叉方法,生成新的个体 St5:按照一定的变异概率和 变异方法,生成新的个体 St6:由交叉和变异产生新一 代的种群,返回第2步
模仿生物变异的遗传操作,对于二进制的基 因码组成的个体种群,实现基因码的小概率翻转, 即达到变异的目的。 如图3所示,对于个体1001110100产生变异, 以小概率决定第4个遗传因子翻转,即将1换为0。
图3 变异
一般而言,一个世代的简单进化过程就包括 了基于适应度的选择和再生、交叉和变异操作。
将上面的所有种群的遗传操作综合起来,初始 种群的第一代进化过程如图4所示。初始种群经过选 择操作,适应度较高的8号和6号分别复制出2个,适 应度较低的2号和3号遭到淘汰,接下来按一定概率选 择了4对父个体分别完成交叉操作,在随机确定的 “│”位置实行单点交叉生成4对子个体。最后按小 概率选中某个个体的基因码位置,产生变异。这样经 过上述过程便形成了第一代的群体。以后一代一代的 进化过程如此循环下去,每一代结束都产生新的种群。 演化的代数主要取决于代表问题解的收敛状态,末代 种群中最佳个体作为问题的最优近似解。
遗传算法
——宋杰
遗传算法是一种进化 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。
遗传算法和进化算法的关系
遗传算法和进化算法的关系全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:遗传算法和进化算法是两种在优化问题中常用的算法,它们都以生物进化的过程为灵感,通过模拟生物遗传和演化过程来寻找最优解。
虽然两者有一定的相似之处,但在具体实现和应用中又有一些区别。
本文将介绍遗传算法和进化算法的基本原理及它们之间的关系。
让我们先来了解一下遗传算法和进化算法的基本原理。
遗传算法是一种通过模拟生物遗传过程来搜索最优解的优化算法。
它基于达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学原理,通过模拟种群中个体的繁殖、变异和选择等过程来不断地优化解空间中的解。
遗传算法包括初始化种群、选择、交叉和变异等步骤,通过不断地迭代寻找适应度最高的个体作为最优解。
进化算法则是一种更为宽泛的优化算法,包括遗传算法在内的很多其他进化策略都可以称为进化算法。
除了遗传算法,进化算法还包括模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等多种算法。
这些算法之间的具体实现和应用有一些差异,但它们都以模拟生物进化的过程来解决复杂的优化问题。
虽然遗传算法和进化算法之间有一些区别,但它们之间也存在很多联系。
遗传算法可以看作是一种特殊的进化算法,是进化算法中的一种重要分支。
它们都是通过模拟生物进化的过程来搜索最优解,使用种群中个体的遗传信息来不断地优化解空间中的解。
遗传算法也可以看作是一种更为具体和细化的进化算法,其具体实现包括初始化种群、选择、交叉和变异等步骤。
遗传算法和进化算法都具有很强的自适应性和并行性。
在算法的执行过程中,个体之间会相互竞争、交流信息,从而不断地调整自身的策略和参数,找到更优的解。
由于算法中包含了大量的并行计算和多样化的操作,可以同时处理多个个体,加快算法的收敛速度,提高搜索的效率。
第二篇示例:遗传算法和进化算法是两种优化算法中经常被用来解决复杂问题的方法。
尽管它们在名称上略有不同,但实质上,遗传算法和进化算法之间有着密切的联系和很多共同之处。
在本文中,将通过介绍这两种算法的原理和应用,来探讨遗传算法和进化算法之间的关系。
生物进化的数学模型与计算方法
生物进化的数学模型与计算方法生物进化是生命发展的基本过程,也是生物多样性形成的原因之一。
为了更好地理解和研究生物进化,科学家们通过建立数学模型和应用计算方法来探索进化的规律和机制。
本文将介绍生物进化的数学模型和计算方法,以及它们在研究中的应用。
1. 遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化的机制,来搜索优化问题的最佳解。
遗传算法将问题的解表示为一组基因组合,然后通过交叉和变异操作产生新的基因组合,并通过适应度函数评估每个基因组合的适应性。
适应性高的基因组合将有更大的概率被选择下一代继续进化,从而逐步优化解的质量。
2. 马尔可夫链马尔可夫链是一种用数学模型来描述状态转移概率的系统。
在生物进化中,马尔可夫链被用来描述基因型和表现型之间的关系,以及基因型之间的转变。
通过建立基因型之间的状态转移矩阵,可以预测不同基因型的频率随时间的变化,从而揭示基因型在进化过程中的演化规律。
3. 神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型。
在生物进化研究中,神经网络被用来模拟物种进化、祖先关系以及群体动态等。
通过构建神经网络的拓扑结构和设置适当的参数,可以模拟不同物种之间的竞争、合作和适应性演化等生态学现象,从而揭示生物进化的机制。
4. 分子进化模型分子进化模型是通过对DNA或蛋白质序列的计算分析来推测物种间的进化关系和进化速率。
其中最常用的模型是序列比对和相似性分析。
通过比对不同物种中的同源基因序列,可以推测它们的共同祖先以及在进化过程中发生的变化。
通过计算同源序列的相似性,还可以估计物种间的进化距离,从而揭示物种之间的亲缘关系。
5. 群体遗传学模型群体遗传学模型是研究群体中基因频率变化和进化过程的数学模型。
这些模型通常基于遗传漂变、迁移、选择和突变等因素,并利用微分方程或离散模型来描述基因频率的变化。
通过建立群体遗传学模型,可以研究不同因素对基因频率、遗传多样性和群体动态的影响,从而深入理解生物进化的模式和机制。
遗传算法详解ppt课件
遗传算法的特点
同常规优化算法相比,遗传算法有以下特点: ① 遗传算法是对参数的编码进行操作,而非对参 数本身。 ② 遗传算法是从许多点开始并行操作,并非局限 于一点,从而可有效防止搜索过程收敛于局部最 优解。 ③ 遗传算法通过目标函数计算适值,并不需要其 它推导和附加信息,因而对问题的依赖性较小。
图5–3
遗传算法的工作原理示意图
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
遗传算法(genetic algorithms,简称GA)是人工智能 的重要分支,是基于达尔文进化论,在微型计算机上模拟 生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存、 优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。对 许多用传统数学难以解决或明显失效的非常复杂问题,特 别是最优化问题,GA提供了一个行之有效的新途径。近 年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在 工业控制工程领域的成功应用,这种算法受到了广泛的关 注。
1. 复制
复制(又称繁殖),是从一个旧种群(old population) 中选择生命力强的字符串(individual string)产生新种群 的过程。或者说,复制是个体位串根据其目标函数f(即适 值函数)拷贝自己的过程。直观地讲,可以把目标函数f看 作是期望的最大效益的某种量度。根据位串的适值所进行 的拷贝,意味着具有较高适值的位串更有可能在下一代中 产生一个或多个子孙。显然,在复制操作过程中,目标函 数(适值)是该位串被复制或被淘汰的决定因素。
遗传算法与生物进化
遗传算法在生物进化研究中的未来发展趋势
遗传算法在生物进化研究中的实际应用案例
遗传算法在模拟复杂生物系统中的挑战和机遇
挑战:模拟复杂生物系统的复杂性和多样性
机遇:利用遗传算法进行生物系统模拟的研究和应用
挑战:处理大规模数据和高维空间的问题
机遇:利用遗传算法进行生物系统模拟的创新和优化
遗传算法在人工智能和机器学习领域的应用前景
遗传变异:生物个体之间的遗传差异,包括基因突变、基因重组和染色体变异等
自然选择:生物种群中适应环境的个体更容易生存和繁殖,从而将其有利变异传递给后代的过程
生物进化的动力:遗传变异和自然选择共同作用,推动生物种群的进化和发展
生物进化的历程和阶段
生物进化的历程:从简单到复杂,从低级到高级
人类进化:从猿到人,从原始社会到现代社会
遗传算法在生物进化中的应用案例
5
遗传算法在生物分类学中的应用
遗传算法在生物分类学中的应用背景
遗传算法在生物分类学中的应用方法
遗传算法在生物分类学中的应用案例
遗传算法在生物分类学中的应用效果分析
遗传算法在生物系统发育分析中的应用
遗传算法简介:一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法
生物系统发育分析:研究生物个体从受精卵到成熟个体的发育过程
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应用领域:包括优化问题、机器学习、人工智能等
遗传算法的基本原理和流程
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法
基本原理:选择、交叉、变异
流程:初始化种群、选择、交叉、变异、迭代
应用领域:优化问题、机器学习、人工智能等
生物进化概述
3
生物进化的概念和原理
生物进化:生物种群随时间变化而发生的遗传变异和自然选择的过程
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遗传算法的搜索机制
• 遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程 中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每
次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标
从解群中选取较优的个体,利用遗传算子
(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,
产生新一代的候选解群,重复此过程,直到
满足某种收敛指标为止。
2、基本遗传算法
• 基本遗传算法(Simple Genetic
P i F i / F i
i 1
n
轮盘赌选择方法的实现步骤
• (1) 计算群体中所有个体的适应度函数值(需 要解码);
• (2) 利用比例选择算子的公式,计算每个个体
被选中遗传到下一代群体的概率;
• (3) 采用模拟赌盘操作(即生成0到1之间的随
机数与每个个体遗传到下一代群体的概率进行匹
配)来确定各个个体是否遗传到下一代群体中。
交叉算子
• 所谓交叉运算,是指对两个相互配对的染 色体依据交叉概率 Pc 按某种方式相互交换其部分 基因,从而形成两个新的个体。交叉运算是遗传 算法区别于其他进化算法的重要特征,它在遗传 算法中起关键作用,是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。
将个体编码串中的某些基因值用其它基因值来
替换,从而形成一个新的个体。遗传算法中的 变异运算是产生新个体的辅助方法,它决定了 遗传算法的局部搜索能力,同时保持种群的多 样性。交叉运算和变异运算的相互配合,共同
完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。 SGA
中变异算子采用基本位变异算子。
基本位变异算子
• 基本位变异算子是指对个体编码串
个体(染色体)
几个术语
• 基因型: 1000101110110101000111 解码 编码
基因
• 表现型: 0.637197
初始种群
• SGA采用随机方法生成若干 个个体的集合,该集合称为初始种 群。初始种群中个体的数量称为种 群规模。
适应度函数
• 遗传算法对一个个体(解)的好 坏用适应度函数值来评价,适应度函数值 越大,解的质量越好。适应度函数是遗传 算法进化过程的驱动力,也是进行自然选 择的唯一标准,它的设计应结合求解问题 本身的要求而定。
单点交叉运算
• • • • • • 交叉前: 00000|01110000000010000 11100|00000111111000101 交叉后: 00000|00000111111000101 11100|01110000000010000
交叉点
变异算子
• 所谓变异运算,是指依据变异概率 Pm
Algorithms,简称SGA,又称简单遗传
算法或标准遗传算法),是由Goldberg
总结出的一种最基本的遗传算法,其遗
传进化操作过程简单,容易理解,是其
它一些遗传算法的雏形和基础。
基本遗传算法的组成
• • • • (1)编码(产生初始种群) (2)适应度函数 (3)遗传算子(选择、交叉、变异) (4)运行参数
使性能较差的个体被淘汰 。
对执行策略的改进
• • • • • 混合遗传算法 免疫遗传算法 小生境遗传算法 单亲遗传算法 并行遗传算法
第3节 遗传算法的应用
• 1、遗传算法的应用领域 • 2、遗传算法的应用示例
1、遗传算法的应用领域
• • • • (1)组合优化 (3)自动控制 (5)图像处理 (7)人工生命 (2)函数优化 (4)生产调度 (6)机器学习 (8)数据挖掘
• 均匀交叉
• 逆序变异
对遗传算子 的改进
• 排序选择
(1) 随机产生一个与个体 编码长度相同的二进制屏蔽 字 P = W 1 W 2 …W n ; (2) 按下列规则从A、B两 个父代个体中产生两个新个 体X、Y:若Wi = 0,则X的第 i个基因继承A的对应基因,Y 的第i个基因继承B的对应基 因;若Wi = 1,则A、B的第i 个基因相互交换,从而生成X、 Y的第i个基因。
随机指定的某一位或某几位基因作变异运算。
对于基本遗传算法中用二进制编码符号串所
表示的个体,若需要进行变异操作的某一基
因座上的原有基因值为0,则变异操作将其 变为1;反之,若原有基因值为1,则变异操 作将其变为0 。
基本位变异算子的执行过 程
变异点 • • • • 变异前: 000001110000000010000 变异后: 000001110001000010000
对编码方式的改进
• 二进制编码优点在于编码、解码操 作简单,交叉、变异等操作便于实现,缺 点在于精度要求较高时,个体编码串较长, 使算法的搜索空间急剧扩大,遗传算法的 性能降低。格雷编码克服了二进制编码的 不连续问题 ,浮点数编码改善了遗传算法 的计算复杂性 。
对遗传算子 的改进
• 排序选择
(1) 对群体中的所有个体 按其适应度大小进行降序排 序; (2) 根据具体求解问题, 设计一个概率分配表,将各 个概率值按上述排列次序分 配给各个个体; (3) 以各个个体所分配到 的概率值作为其遗传到下一 代的概率,基于这些概率用 赌盘选择法来产生下一代群 体。
编码
• GA是通过某种编码机制把
对象抽象为由特定符号按一定顺序
排成的串。正如研究生物遗传是从
染色体着手,而染色体则是由基因
排成的串。SGA使用二进制串进行
编码。
函数优化示例
• 求下列一元函数的最大值:
f ( x) x sin(10 x) 2.0
x∈[-1,2] ,求解结果精确到6位小数。
3、遗传算法的改进
• 遗传欺骗问题:在遗传算法进化 过程中,有时会产生一些超常的个体, 这些个体因竞争力太突出而控制了选择 运算过程,从而影响算法的全局优化性 能,导致算法获得某个局部最优解。
遗传算法的改进途径
• • • • (1)对编码方式的改进 (2)对遗传算子 的改进 (3)对控制参数的改进 (4)对执行策略的改进
积木块假设
• 积木块假设:遗传算法通过短定义距、低 阶以及高平均适应度的模式(积木块),在遗传操 作下相互结合,最终接近全局最优解。 • 模式定理保证了较优模式的样本数呈指数 增长,从而使遗传算法找到全局最优解的可能性存 在;而积木块假设则指出了在遗传算子的作用下, 能生成全局最优解。
2、遗传算法的收敛性分析
运行参数
• • • • (1)M : 种群规模 (2)T : 遗传运算的终止进化代数 (3)Pc : 交叉概率 (4)Pm : 变异概率
SGA的框图
产生初始群体
是
输出结果并结束 是否满足停止准则
否
计算个体适应度值
执行M/2次
比例选择运算
单点交叉运算 基本位变异运算
产生新一代群体
3、遗传算法的特点
选择操作对收敛性的影响
• 选择操作使高适应度个体能够以更 大的概率生存,从而提高了遗传算法的全局 收敛性。如果在算法中采用最优保存策略, 即将父代群体中最佳个体保留下来,不参加 交叉和变异操作,使之直接进入下一代,最 终可使遗传算法以概率1收敛于全局最优解。
交叉概率对收敛性的影响
• 交叉操作用于个体对,产生新的个 体,实质上是在解空间中进行有效搜索。 交叉概率太大时,种群中个体更新很快, 会造成高适应度值的个体很快被破坏掉; 概率太小时,交叉操作很少进行,从而会 使搜索停滞不前,造成算法的不收敛。
变异概率对收敛性的影响
• 变异操作是对种群模式的扰动,有 利于增加种群的多样性 。但是,变异概率 太小则很难产生新模式,变异概率太大则 会使遗传算法成为随机搜索算法。
遗传算法的本质
• 遗传算法本质上是对染色体模式所进 行的一系列运算,即通过选择算子将当前种 群中的优良模式遗传到下一代种群中,利用 交叉算子进行模式重组,利用变异算子进行 模式突变。通过这些遗传操作,模式逐步向 较好的方向进化,最终得到问题的最优解。
第八章 遗传算法与进化模型
• 一、遗传算法概述 • 二、遗传算法原理 • 三、遗传算法的应用
第1节 遗传算法概述 1 遗传算法起源
• 遗传算法是由美国的J. Holland
教授于1975年在他的专著《自然界和人
工系统的适应性》中首先提出的,它是
一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机
制的随机化搜索算法 。
• 均匀交叉
• 逆序变异
对遗传算子 的改进
• 排序选择
• 均匀交叉
• 逆序变异
变异前: 3 4 8 | 7 9 6 5 | 2 1 变异前: 3 4 8 | 5 6 9 7 | 2 1
对控制参数的改进
• Schaffer建议的最优参数范围是: • M = 20-100, • T = 100-500, • Pc = 0.4-0.9, • Pm = 0.001-0.01。 •
模式的阶和定义距的含义
• 模式阶用来反映不同模式间确定
性的差异,模式阶数越高,模式的确定
性就越高,所匹配的样本数就越少。在
遗传操作中,即使阶数相同的模式,也
会有不同的性质,而模式的定义距就反 映了这种性质的差异。
模式定理
• 模式定理:具有低阶、短定义距以
及平均适应度高于种群平均适应度的模式
在子代中呈指数增长。
模式
• 模式是指种群个体基因串中的相 似样板,它用来描述基因串中某些特征位 相同的结构。在二进制编码中,模式是基 于三个字符集(0,1,*)的字符串,符号*代 表任意字符,即 0 或者 1。 • 模式示例:10**1
两个定义
– 定义1:模式 H 中确定位置的个数称为模式 H 的 阶,记作O(H)。例如O(10**1)=3 。 – 定义2:模式 H 中第一个确定位置和最后一个确 定位置之间的距离称为模式 H 的定义距,记作 δ(H)。例如δ(10**1)=4 。
• 遗传算法要实现全局收敛,首先要 求任意初始种群经有限步都能到达全局最 优解,其次算主 要包括种群规模、选择操作、交叉概率和 变异概率。