基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计答辩32页PPT
遗传算法课件PPT ppt课件 ppt课件
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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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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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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
遗传算法应用的分析与研究PPT课件
在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统的优化算法难以应对。遗传算法通过模拟生物进化过程中 的自然选择、交叉和变异等机制，能够在大规模数据集中快速找到最优解，广泛应用于机器学习、数 据挖掘和模式识别等领域。
遗传算法在人工智能领域的应用
总结词
遗传算法在人工智能领域的应用日益广泛，尤其在神经网络训练、路径规划、机器人控制等方面表现出色。
协同进化算法
元启发式算法
将遗传算法与其他元启发式算法（如 蚁群算法、粒子群算法等）结合，利 用元启发式算法的特点，提高遗传算 法的搜索效率。
将多个子群体分别进化，并利用各子 群体的进化结果指导其他子群体的进 化，提高算法的全局搜索能力。
遗传算法的并行化实现
并行选择操作
将种群分成若干个部分，分别在不同的处理器上执行选择操作， 然后合并结果。
• 遗传算法的改进与发展：随着研究的深入，遗传算法在理论和应用方面都得到 了不断的改进和发展。例如，多种遗传算法的融合、引入启发式信息、改进选 择和交叉算子等方法，都为提高遗传算法的性能和适用性提供了新的思路。
对未来研究的建议与展望
• 进一步探索遗传算法的理论基础：目前，遗传算法的理论基础尚不完备，对于 其工作原理和性能分析等方面仍需深入研究。未来研究可以进一步探索遗传算 法的数学基础、收敛性和鲁棒性等方面，以提高算法的可靠性和效率。
遗传算法的应用领域
组合优化
处理离散的优化问题，如旅行 商问题、背包问题等。
调度与分配
在生产、物流等领域用于优化 资源分配和任务调度。
函数优化
用于求解多变量函数的最优解， 如最大/最小化问题。
机器学习
用于分类、聚类、特征选择等 任务，如支持向量机、神经网 络等。
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
基于遗传算法的组合优化问题求解研究
基于遗传算法的组合优化问题求解研究随着计算机技术的不断发展，各种类型的优化问题被广泛研究和应用。
其中，组合优化问题在实际生产和生活中具有重要的意义。
组合优化问题是指在一定的约束条件下，找出最优或次优的解决方案，通常涉及多个决策变量。
然而，由于组合优化问题本质上是一种NP难问题，传统的优化算法在求解过程中会遇到效率低下、易陷入局部最优、计算耗时长等问题。
因此，研究更为高效有效的求解方法，对促进组合优化问题的应用和推广具有重要意义。
基于遗传算法的组合优化问题求解研究应运而生。
一、遗传算法的原理和优势遗传算法是一种模仿自然界遗传进化过程的高效优化算法，其核心思想是通过模拟多个个体的基因重组、变异和选择等进化行为，最终获得最优解。
具体而言，遗传算法通过将优秀个体保存下来，以其为父代产生出更优秀的后代。
它是一种基于概率的优化方法，与传统的数学优化方法相比，通过随机搜索和并行计算等方式避免了陷入局部最优解的风险，从而获得更优的全局最优解。
遗传算法的另一个优势是它的复杂度相对较低，能够在理论上证明在某些情况下可以获得渐进最优解。
同时，遗传算法具有较强的鲁棒性，能够有效应对问题复杂度的快速增长，以及不同求解阶段的不确定性。
此外，遗传算法由于其自适应能力和并行计算能力，在处理大规模优化问题时，甚至能够胜过传统的数学优化方法。
二、遗传算法在组合优化问题中的应用遗传算法作为一种通用的优化方法，在组合优化问题中得到了广泛应用。
常见的组合优化问题包括旅行商问题、背包问题、资源调度问题、工厂布局问题等。
这些问题都是NP难问题，传统的算法求解困难，但是结合遗传算法可以大幅度提高求解效率。
例如，对于旅行商问题，传统的方法是采用枚举法，当城市数目增加时很容易出现维数爆炸的情况。
而使用遗传算法求解旅行商问题，只需重新定义染色体编码、选择函数和交叉变异算子等，就可以在较短时间内得到较优解。
对于背包问题，遗传算法同样可以发挥优异的求解能力。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
机组组合问题用遗传算法求解.ppt
2.遗传算法简介
变异：以很小的概率随机地改变一个个体中的位值。比如 若10011(19)被选中，将其第4位由1变为0。变异的概率很 小一般只有千分之几，其目的是为了防止丢失一些有用的 因子。
缺点:由于目标函数的非凸性，用对偶法求解时,存在对 偶间隙,需要根据对偶问题的优化解采取一定的措施构造原 问题的优化可行解。
2.遗传算法简介
设现在有这么个问题需要解决。
求f(x)=x2在0～31之间取整数值时函数的最大值。
准备：对定义域[0，31]内的非负整数x进行二进制编码， 如x=8时取x=01000，随机生成4个二进制数:01101(13) 、 11000(24)、 01000(8)、10011(19);这4个数被称为一个种 群，种群中的每个数就是一个个体。
4.模拟结果
在10、20、40、60、80、100台机组上进行模拟，时间为 24小时。下图是10台机组的相关数据.
4.模拟结果
4.模拟结果
4.模拟结果
模拟20台机组的问题时，将前面的10台机组翻倍，用 电的需求量也翻倍。备用电量取需求量的10%。其余情况 依此类推。
下面对10台机组进行模拟运算，选取20个种群，每个种群 包含50个个体，世代选为500。
3.遗传算法求解机组组合问题
3.1基本方法
考虑问题，“有N台机组在在H小时内运行，要求制订一个 开停机的计划，使得机组运行的总费用最小。”
假定每小时内，发电机不是开启就是关闭，开启状态用 “1”表示，关闭状态用“0”表示。如图1所示:
基于遗传算法的组合优化问题研究与求解
基于遗传算法的组合优化问题研究与求解摘要：组合优化问题是在给定约束条件下，寻求最优组合的一类问题。
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，在组合优化问题的求解中具有良好的鲁棒性和有效性。
本文将探讨基于遗传算法的组合优化问题研究与求解方法，包括问题建模、遗传算子设计、算法流程和应用领域等方面。
一、引言组合优化问题是寻求某种组合下的最优解决方案的一类问题。
这些问题普遍存在于实际生活和工程领域中，如旅行商问题(TSP)、背包问题(KP)、排班问题(SLP)等。
然而，在面对大规模组合优化问题时，传统的求解方法往往面临计算复杂度高、局部极值问题等挑战。
基于遗传算法的组合优化问题求解方法因其良好的鲁棒性和有效性而受到广泛关注。
二、问题建模在基于遗传算法的组合优化问题求解中，首先需要将原始问题转化为适合遗传算法求解的数学模型。
对于不同的组合优化问题，问题建模的方法会有所不同。
以旅行商问题为例，可以将问题抽象为一个图问题，其中节点表示城市，边表示城市之间的路径，需要找到一条路径使得经过每个城市一次且总路径最短。
三、遗传算子设计遗传算法的核心是遗传算子的设计，包括选择、交叉和变异。
选择操作通过以适应度为依据，选择一部分个体作为下一代遗传的父代，保留适应度较高的个体。
交叉操作模拟自然界中的遗传过程，通过交换父母个体的染色体片段，产生新的个体。
变异操作引入随机性，在新个体的染色体中随机改变某一位的基因。
四、算法流程基于遗传算法的组合优化问题求解通常遵循以下步骤：1. 初始化种群：随机生成初始解作为种群的个体。
2. 适应度计算：根据问题的评估函数，计算每个个体的适应度。
3. 选择：根据个体的适应度值，按照一定的选择策略选择部分个体作为下一代的父代。
4. 交叉：选取父代个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异：对新生成的个体进行变异操作，引入随机性。
6. 环境选择：根据适应度值，选择新个体和原父代个体构成下一代种群。
遗传算法原理及其应用PPT课件
目录
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本原理 • 遗传算法的实现步骤 • 遗传算法的应用案例 • 遗传算法的优缺点与改进方向
01
遗传算法概述
定义与特点
01
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自然选择的过程来寻找最优
解。 02
特点
遗传算法具有全局搜索能力、隐含并行性、自适 应性、对初始条件要求不严格等优点。
排班问题
遗传算法可以用于解决排班问题，如航空公司的航班排班、医院的医 护人员排班等，以实现资源的高效利用和满足各种约束条件。
遗传算法的优缺点与改进方
05
向
优点
全局搜索能力
遗传算法采用生物进化中的遗传机制， 通过种群搜索的方式进行搜索，能够 跳出局部最优解，寻找全局最优解。
鲁棒性
遗传算法对初始解和参数选择不敏感， 能够在不同领域和问题中应用。
02 多峰值函数优化
遗传算法能够处理多峰值函数，即函数值在多个 点达到最大或最小值的情况，通过全局搜索找到 所有峰值。
03 噪声和异常值处理
遗传算法具有较强的鲁棒性，能够处理噪声和异 常值对优化结果的影响。
组合优化问题
1 2 3
旅行商问题
遗传算法可用于求解旅行商问题，即寻找一条最 短的旅行路线，使得一个推销员能够访问所有指 定的城市并返回出发城市。
交叉操作
单点交叉
在个体基因串中选择一个点作为交叉点，将该点前后的基因进行互换，形成新的 个体。
多点交叉
在个体基因串中选择多个点作为交叉点，将不同个体的对应基因进行互换，形成 新的个体。
变异操作
基因位变异
随机选择个体基因串中的某个基因位，对该 基因位进行取反操作或随机替换。
基于遗传算法的组合优化问题研究
基于遗传算法的组合优化问题研究随着信息技术的发展和应用范围的扩大，组合优化问题逐渐成为人们关注的焦点之一。
组合优化问题是指在给定的规则下，通过求解一组元素的组合，以求得一种最好的解决方案的问题。
组合优化问题已广泛应用于人工智能、数据挖掘、互联网搜索、交通运输等领域。
但组合优化问题的规模往往很大，求解难度非常高。
因此，需要使用一种高效的算法来处理。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟自然界中遗传和进化的规律，逐渐得到一个最优解。
遗传算法在组合优化问题中得到广泛应用。
一. 遗传算法基本原理遗传算法是一种基于生物进化学的优化算法，它通过模拟自然进化过程来解决各种问题。
遗传算法包含四个基本操作：选择、交叉、突变和适应度评估。
1.选择选择是遗传算法中最重要的操作，它根据目标函数对种群中的个体进行筛选，筛选的方法常用的有：轮盘赌选择、竞争选择、锦标赛选择。
2.交叉交叉是指将两个个体进行交换染色体片段，从而产生新的个体。
在遗传算法中，交叉是使种群变化和进化的主要方法。
3.突变突变是指在个体基因中随机产生变异或插入新基因的过程。
突变是保证种群多样性，提高种群的搜索能力的一种方法。
4.适应度评估适应度评估是指衡量个体质量的指标，在遗传算法中，适应度值越高的个体越容易被选择和繁殖。
二. 组合优化问题的遗传算法解决方法1.背包问题的遗传算法求解背包问题是一种最经典的组合优化问题，它在众多的组合优化问题中有着特殊的地位。
遗传算法求解背包问题的步骤有：（1）初始化种群：随机产生一定数量的个体，并随机生成每个个体的染色体；（2）适应度评估：计算每个个体背包中放置物品的总价值和总体积，计算适应度函数；（3）选择：根据适应度值进行选择，选出一定数量的优良个体；（4）交叉：选出的优良个体进行交叉，产生新的个体；（5）突变：对所有个体进行随机变异，保证种群的多样性；（6）迭代：通过不断地重复上述过程，直到找到最优解或到达设定的迭代次数。
基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计中期共17页
算法分析
步 骤 1 ： 在 屏 幕 上 画 一 个 10*6 的 栅 格 ， 大 小 为 700*420象素，作为遗传算法解TSP问题的演示地图， 然后，在地图上点击鼠标左键设置点作为城市，点 击鼠标右键清空点，当点击菜单开始或按ENTER键时 即进行寻路。
步骤2：当设置了城市点之后，程序先初始化， 用vector<pair<POINT,int>> drawpoint储存点的位 置并标号，用vector<vector<int>> pointmatrix储 存任意两个点的距离，用pair<vector<POINT>,int> resultpoint储存点的位置和距离，其中，距离是屏 幕上象素点的距离，两个点之间的距离用公式 sqrt(pow(vecpoint[n].x-vecpoint[m].x,2)+pow (vecpoint[n].y-vecpoint[m].y,2))来计算。
Thank you !
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
算法分析
步骤6：在交叉和变异的过程中，可以进行遗传 算法的各种参数设置，具体设置图表如下：
算法分析
步骤7：经过不断的选择，交叉，变异，最终找到 一条最优的染色体，即找到一条最优路径。
基于改进遗传算法的组合优化问题研究
基于改进遗传算法的组合优化问题研究随着科技不断发展，计算机算法的研究也随之发展，其中组合优化问题一直是一个研究热点。
组合优化问题是计算机科学中的一个重要研究方向，研究如何在给定的约束条件下，进行组合排列，以达到最优化的目的。
而基于改进遗传算法的组合优化问题研究，正是当今计算机算法领域的热门话题。
组合优化问题涉及到的算法很多，但经典优化算法的缺陷就是易陷入局部最优解，所以将改进的遗传算法应用于组合优化问题中，有望解决这一问题。
所谓遗传算法，就是通过模拟自然界中的进化过程，不断筛选和迭代，最终找到一组近可能的最优解。
而如何对遗传算法进行有效的改进，是本研究的核心问题。
基于改进遗传算法的组合优化问题研究需要从以下几个方面入手：一、研究设计优秀的遗传编码方案在遗传算法中，适当的编码是优化成功的关键。
优秀的遗传编码方案应符合问题的实际含义且易于建立映射模型。
在组合优化问题中，可采用二进制编码方式，根据所涉及的变量数确定编码长度。
而现有的遗传编码方案工具大多采取一维或二维编码，这种编码方式解决问题的范围是有限的。
因此，研究优秀的遗传编码方案，将会对组合优化问题的求解起到关键性的作用。
二、研究适宜的遗传算子遗传算子是指遗传算法中的三个重要操作：选择、交叉和变异。
优秀的遗传算子选择确定性和随机性之间的平衡，为后续遗传过程提供良好的基础。
选择操作能够保留优秀个体，使其持续进化，避免算法陷入局部最优解。
交叉操作可以有效结合两个遗传编码，产生新的个体，并增加群体多样性。
变异操作对个体进行随机变化以增加群体多样性，并且保证新个体未知，防止算法陷入局部最优解。
经过研究，我们发现改进后的遗传算子对于组合优化问题求解有很大帮助。
三、研究适宜的适应度函数计算方式在遗传算法中，适应度函数是判断个体适应程度的一种度量方式，是判断种群个体优劣的最基本也是最重要的标准。
而如何选择适宜的适应度函数，将会对组合优化问题求解的准确性和速度产生重要影响。
组合优化问题ppt课件
➢ 有一个推销员，要到 n 个城市推销商品，他要找出一个包含所有 n 个城市的具有最短路程的环路。
同样的问题，在中国还有另一个描述方法：
➢ 中国邮递员问题（Chinese Postman Problem CPP）：一个邮递员从 邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍 每条街道至少一次，应如何选择投递路线，使所走的路程最短。
在过去的几十年中，在求旅行商问题的最优解方面取得了极大 的进展。
➢ 48个城市的问题、120、318、532、666、2392、 24978个城市的问题
尽管有这些成就，但旅行商问题还远未解决。问题的许多方面 还要研究，很多问题还在期待满意的回答。
特点
NP完全问题 它的解是多维的、多局部极值的 很难用数学公式描述 TSP 问题 吸引了许多不同领域的研究者，包括
某些算法，只要稍微做些改变，就有可能导致 解的精度或搜索效率的大幅度提高。
因此，对于什么样的问题，应该采用什么样的 方法，怎样使用这种方法才更有效果，在这方 面人们已经进行了很多的研究。
典型问题
旅行商问题
(Traveling Salesman Problem)
旅行商问题
TSP的历史很久
➢ 最早的描述是 1759 年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋 盘中的 64 个方格，走访 64 个方格一次且仅一次，并且最终返回到 起始点。
组合最优化无法利用导数信息 精确地求解组合优化问题的全局最优解的“有效”算法一
般是不存在的。
组合优化的研究
怎么才能把一些社会现象、活动等捕捉归纳 为组合优化问题？
怎种组合优化问题拥有什么性质？
为了构造快速解法，什么样的性质是有用的？
遗传算法pptPPT课件
轮盘赌选择又称比例选择算子，它的基本思想是： 各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成 正比。
P(xi )
f (xi )
N
f (xj)
j 1
第18页/共66页
上述按概率选择的方法可用一种称为赌轮的原理来实现。 即做一个单位圆, 然后按各个染色体的选择概率将圆面划分 为相应的扇形区域(如图1所示)。这样, 每次选择时先转动轮 盘, 当轮盘静止时,上方的指针所正对着的扇区即为选中的扇 区,从而相应的染色体即为所选定的染色体。 例如, 假设种群 S中有4个染色体: s1,s2, s3, s4,其选择概率依次为: 0.11, 0.45, 0.29, 0.15, 则它们在轮盘上所占的份额如图1中的各扇形区域 所示。
i
qi P(xj ) j 1
第20页/共66页
一个染色体xi被选中的次数, 可以用下面的期望值 e(xi)来确定：
e(xi ) P(xi ) N
f (xi )
N
N
f (xj)
N
f (xi ) f (xj)/ N
f (xi ) f
j 1
j 1
其中f 为种群S中全体染色体的平均适应度值。
图1 赌轮选择示例
第19页/共66页
在算法中赌轮选择法可用下面的过程来模拟:
① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的伪随机数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)的积累概率, 其计算公式 为：
步2 随机产生U中的N个染色体s1, s2, …, sN，组成初始 种群S={s1, s2, …, sN}，置代数计数器t=1；
基于遗传算法的组合优化问题的研究
基于遗传算法的组合优化问题的研究一、引言遗传算法作为一种重要的优化算法已经广泛应用于组合优化问题的研究中。
组合优化问题是一类经典的优化问题，它涉及从一组候选解中选择最优解的任务。
本文将围绕基于遗传算法的组合优化问题展开研究，分为以下几个方面进行探讨。
二、基本理论组合优化问题是NP困难问题的典型代表，其求解难度较大。
遗传算法是通过模拟自然界生物进化过程的优化算法，具有全局搜索能力和自适应性等优点，因此在解决组合优化问题中被广泛应用。
遗传算法通过模拟生物的遗传、突变、交叉等过程，通过不断迭代逐渐优化候选解，以期得到最优解。
三、问题建模组合优化问题的建模是解决该问题的关键步骤。
在建模过程中，需要明确问题的目标函数和约束条件。
目标函数描述了问题的优化目标，约束条件则限制了解的可行性。
基于遗传算法的组合优化问题建模旨在将问题转换为一个适合遗传算法求解的形式。
四、遗传算法过程遗传算法的求解过程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评估等步骤。
首先，通过随机生成一组初始解来初始化种群。
然后，根据个体的适应度值进行选择操作，选择出一部分优秀的个体。
接下来，通过交叉操作将选出的个体进行基因交换，产生下一代种群。
最后，通过变异操作对新种群的个体进行基因突变，以增加解的多样性。
每一代种群的个体都需要进行适应度评估，以确定最优个体。
五、改进策略遗传算法的性能受到问题规模和参数设定的影响。
针对不同问题，可以采用一些改进策略来提高遗传算法的求解效果。
例如，可以采用多起点搜寻策略来增加解的搜索范围，或者引入局部搜索算子以加速收敛速度。
此外，遗传算法还可以与其他优化算法相结合，形成混合算法，以融合各自的优点。
六、应用场景基于遗传算法的组合优化问题在许多领域都有广泛的应用。
例如，在物流领域中，通过优化货物的装载顺序和路径规划，可以有效降低运输成本。
又如，在制造业中，通过优化机器的排列和工艺顺序，可以提升生产效率。
在电力系统中，通过优化电力调度和能源分配，可以提高能源利用效率。
基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计答辩
随机生成城市
各个模块的具体实现
顺序 近邻表示
矩阵表示
整数编码
各个模块的具体实现
步骤三
城市编码
整数编码： n个城市分别用 0到n-1之间不 同的整数表示 ，n个数的一个 排列就代表旅 行商问题的一 个可能解 ，同 时亦是染色体 的一种构成。
自然，简单和符合逻辑 满足TSP问题的约束条件
保证了每个城市经过且只经过一次，并 且保证任何一个城市子集中不形成回路。
遗传算法的优点
遗传算法作为一种模拟生物进 化的一种算法，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，对问题的 种类有很强的鲁棒性，具有自组织、 自适应和自学习性。这种自组织、 自适应特性不需要事先描述问题的 全部特点，所以可解决那些复杂的 非结构化问题。
设计的基本流程
圆形地图：当用户选 择圆形地图时，程序 接收一个圆形地图菜 单响应消息，调用圆 形坐标地图类，然后 调用函数在屏幕上画 一个圆形地图。
直角坐标地图
圆形地图
各个模块的具体实现
步骤二
城市生成
用户可以点击鼠标左键产生城市，也可 以选择菜单栏的设置城市选项，通过输入 城市数目来随机生成城市。还可以按指定 的城市坐标，设置指定的城市。当然，如 果用户选择错了城市，可以在该城市上点 击鼠标右键来清除城市。如果用户要清除 所有的城市，可以双击鼠标右键或选择菜 单栏的结束选项，都可以清除所有的城市 。
设计中所做的改进
二
改进循环交叉算法
通过认真分析循环交叉算法的原理， 根据具体的编程实现，对原循环交叉算 法作了改进。对原循环交叉中子代初始 位设为定值的情况，在本设计中我改为 了随机值。这样，种群的结果会多样化 ，从而避免了“早熟收敛”现象。最后 ，对两种算法进行了仿真实验，并且对 实验结果进行了比较，详细情况见论文 5.4节。
遗传算法——遗传算法PPT课件
（3）遗传算子：基本遗传算法使用下述三种遗传算 子： ① 选择运算:使用比例选择算子； ② 交叉运算:使用单点交叉算子； ③ 变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。
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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；
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
解，遗传算法已经在其中得到了初步的应用。例如， 利用遗传算法进行控制器参数的优化、基于遗传算法 的模糊控制规则的学习、基于遗传算法的参数辨识、 基于遗传算法的神经网络结构的优化和权值学习等。
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（9）机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应
用。例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可 以改进模糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接 权的调整和结构的优化；采用遗传算法设计的分类器系 统可用于学习式多机器人路径规划。
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10.4 遗传算法的优化设计
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间 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）生存斗争和适者生存：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，性状逐渐逐渐与祖先有 所不同，演变为新的物种。
遗传算法毕业答辩PPT课件
第一部分
绪论
01
第二部分
数据挖掘概述 02
第三部分 遗传算法概述
03
第四部分
遗传算法的改进 04
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第五部分
遗传算法的 应用实例
05
06
第六部分 总结与展望
绪论
选题背景及研究意义 国内外研究现状
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选题背景及研究意义
数据挖掘和遗传 算法在不同领域 有着广泛的应用
• 构造智能专家系统
• 利用概念进行文本挖掘
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国内外遗传算法研究现状
第一部分
六十 年代
七十 年代
八十 年代
九十 年代
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数据挖掘概述
定义 过程 技术 应用 问题与挑战
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数据挖掘的概念
第二部分
定义：
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、 但又是潜在有用的信息和知识的过程 。
设第1轮随机数为0.72，则第6个 个体被选中，第2轮随机数为0.15， 则第1个个体被选中，第3轮随机 数为0.30，则第2个个体被选中； 以此类推，第4，5，6轮随机数 为0.55，0.92，0.40，则第4，9， 3个个体依次被选中。
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交叉算子
单点 交叉
第三部分
多点 交叉
交叉
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Matlab遗传算法GUI求函数最大值
第五部分
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Matlab遗传算法求解TSP问题
第五部分
“旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可 简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发， 不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有 可能路径中求出路径长度最短的一条。
遗传算法论文答辩38页PPT
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原பைடு நூலகம் ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
最新解优化问题的遗传_图文PPT课件
2、多点交叉
对于多点交叉，交叉位置可无重复随机的选择，在交叉点 之间的变量间续地相互交换，产生两个新的后代，在第一 位变量与第一个交叉点之间的一段不作交换。
考虑如下两个11位变量的父个体 父个体1 < 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0> 父个体2 < 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1> 交叉点的位置2，6： 父个体1 < 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 > 父个体2 < 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 > 多点交叉的破坏性可以促进解空间的搜索，避免过早收敛。
局部选择法
在局部选择法中，每个个体处于一个约束 环境中，成为局部邻集。个体仅与其邻近 个体产生交互，该邻集的定义由种群的分 布结构给出，邻集可被当作潜在的交配伙 伴。
首先随机地选择一半交配种群，选择方法 可以是随机遍历方法也可以使截断选择方 法，然后对每个被选个体定一起局部邻集， 在邻集内部选择交配伙伴。
3、均匀交叉 单点和多点交叉的定义使得个体在交叉点处分成片段。均匀交叉更
加广义化，将每个点都作为潜在的交叉点。随机的产生与个体等长的 0-1掩码，掩码中的片断表明了哪个父个体向子个体提供变量值。 考虑如下两个11位变量的父个体 父个体1 < 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0> 父个体2 < 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1> 掩码样本(1表示父个体1提供变量值，0表示父个体2提供变量值) 样本1 < 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0> 样本2 < 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1> 交叉后两个新个体为： 子个体1 < 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 > 子个体2 < 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 >