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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
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
遗传算法应用的分析与研究PPT课件
详细描述
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。
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ppt
现代优化算法-遗传算法
于是，得到第二代种群 S 2 ：
s1 11001 25 , s2 01100 12 , s3 11011 27 , s4 10000 16
第二代种群 S2 中各染色体的情况如表 10-1 所示。 表 10-1 第二代种群 S2 中各染色体的情况 染色体 s1=11001 s2=01100 s3=11011 s4=10000 适应度 625 144 729 256 选择概率 积累概率 估计的选中次数 0.36 0.08 0.41 0.15 0.36 0.44 0.85 1.00 1 0 2 1
0, 1 二进制串。串的长度取决于求解的精度，例如假设解空间为[-1,
因为 221<3106<222，所以编码所用的二进制串至少需要 22 位。
2]，求解精度
为保留六位小数，由于解空间[-1, 2]的长度为 3，则必须将该区间分为 3106 等分。
现代优化算法-遗传算法
(1) 采用 5 位二进制数编码染色体，将种群规模设定为 4，取下列个体组成初始 种群 S1 ： s1 13(01101), s2 24(11000), s3 8(01000), s4 19(10011) (2) 定义适应度函数为目标函数 f x x 2 (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。迭代的过程为： 首先计算种群 S1 中各个体 si 的适应度 f si 如下。
f ( s1 ) f (13) 132 169; f ( s2 ) f (24) 24 2 576; f ( s3 ) f (8) 82 64; f ( s4 ) f (19) 19 2 61
遗传算法的生物学基础.ppt
选择(复制)： 根据各个个体的适应度，按照一 定的规则或方法，从第t代群体P(t) 中选择出一些优良的个体遗传到下 一代群体P(t+1)中；
交叉： 将群体P(t)内的各个个体随机搭配 成对，对每一对个体，以某个概率 (称为交叉概率）交换它们之间的 部分染色体；
变异： 对群体P(t)中的每一个个体，以 某一概率(称为变异概率)改变某 一个或某一些基因座上的基因值 为其他基因值。
方法产生。 如：011101，101011，011100，111001
(3) 适应度汁算 遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传
机会的大小。 本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接
利用目标函数值作为个体的适应度。
(4) 选择运算 选择运算(或称为复制运算)把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型
枚举法、启发式算法和搜索算法。
随着问题种类的不同，以及问题规模的扩大，要寻求到一种能以有限的代价来 解决上述最优化问题的通用方法仍是个难题。而遗传算法却为我们解决这类问题 提供了一个有效的途径和通用框架，开创了一种新的全局优化搜索算法。
遗传算法中：
将n维决策向量X＝[x1,x2,…,xn]T用n个记号Xi(i=1,2,…,n))所组成的符号串X来去示： X＝xlx2…xn X＝[x1，x2， …,xn]T
个体编号
1 2 3 4
选择结果
01 1101 11 1001 1010 11 1110 01
配对情况
1-2 3-4
交叉点位置
1-2：2 3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
可以看出，其中新产生的个体“111101”、“111011”的适应度较原来两个 个体
交叉： 将群体P(t)内的各个个体随机搭配 成对，对每一对个体，以某个概率 (称为交叉概率）交换它们之间的 部分染色体；
变异： 对群体P(t)中的每一个个体，以 某一概率(称为变异概率)改变某 一个或某一些基因座上的基因值 为其他基因值。
方法产生。 如：011101，101011，011100，111001
(3) 适应度汁算 遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传
机会的大小。 本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接
利用目标函数值作为个体的适应度。
(4) 选择运算 选择运算(或称为复制运算)把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型
枚举法、启发式算法和搜索算法。
随着问题种类的不同，以及问题规模的扩大，要寻求到一种能以有限的代价来 解决上述最优化问题的通用方法仍是个难题。而遗传算法却为我们解决这类问题 提供了一个有效的途径和通用框架，开创了一种新的全局优化搜索算法。
遗传算法中：
将n维决策向量X＝[x1,x2,…,xn]T用n个记号Xi(i=1,2,…,n))所组成的符号串X来去示： X＝xlx2…xn X＝[x1，x2， …,xn]T
个体编号
1 2 3 4
选择结果
01 1101 11 1001 1010 11 1110 01
配对情况
1-2 3-4
交叉点位置
1-2：2 3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
可以看出，其中新产生的个体“111101”、“111011”的适应度较原来两个 个体
《遗传算法详解》课件
特点
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
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
《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
个体选择策略
轮盘赌选择
按照适应度大小进行选择， 适应度越大的个体被选中的 概率越高。
锦标赛选择
随机选择一组个体进行比较， 选择适应度最好的个体。
随机选择
随机选择一部分个体作为下 一代。
杂交操作的实现方法
单点杂交 多点杂交 均匀杂交
从两个个体的某个交叉点将两个个体分割，并交 换剩下的部分。
从两个个体的多个交叉点将两个个体分割，并交 换剩下的部分。
遗传算法的基本流程
1
评估适应度
2
计算每个个体的适应度。
3
交叉操作
4
通过交叉操作产生新的个体。
5
替换操作
6
将新的个体替换种群中的一部分个体。
7
输出结果
8
输出最优解作为最终结果。
初始化种群
生成初始的候选解。
选择操作
根据适应度选择优秀的个体。
变异操作
对个体进行变异以增加多样性。
迭代
重复执行选择、交叉和变异操作直至满足 终止条件。
智能控制
如机器人路径规划和智能决策。
数挖掘
例如聚类、分类和回归分析。
遗传算法的优缺点
1 优点
能够全局搜索、适应复杂问题和扩展性强。
2 缺点
计算量大、收敛速度慢和参数选择的难度。
遗传算法的基本概念
个体
候选解的表示，通常采用二进 制编码。
适应度函数
评价候选解的质量，指导选择 和进化过程。
种群
多个个体组成的集合，通过遗 传操作进行进化。
遗传算法实例分析
旅行商问题
遗传算法可以用于求解旅行商问 题，找到最短路径。
背包问题
调度问题
遗传算法可以用于求解背包问题， 找到最优的物品组合。
第6章 遗传算法及其应用PPT幻灯片
选择: 从当前群体中选取较优的个体准备进化
遗传算法的基本概念
选择(selection): 适应度越高的个体被选中的概率越大
轮盘赌
pi
fi
N 1
fj
j0
遗传算法的基本概念
选择(selection): 适应度越高的个体被选中的概率越大
轮盘赌 锦标赛 Elitism策略
pi
fi
N 1
fj
确定性算法: 穷举、动态规划、分支限界… 非确定性算法: 近似算法、概率算法…
A
B
C
D
E
C
D
E
D E CE C D
10
7 A
6 9
B8 9 13
C 8
12
E
5
D
问题求解策略
启发式算法
利用问题领域知识: 领域相关 利用一般性启发信息: 领域独立
元启发算法
问题求解策略
启发式算法示例: 蚁群优化算法
问题求解策略
问题求解：解空间搜索
解的表示形式 搜索的策略
问题求解策略
构造式求解: 从部分解逐步构造出完整解
确定性算法: 穷举、动态规划、分支限界…
常常面临 组合爆炸
A
B
C
D
E
C
D
E
D E CE C D
10
7 A
6 9
B8 9 13
C 8
12
E
5
D
问题求解策略
构造式求解: 从部分解逐步构造出完整解
基本思想: 模拟蚁群在寻找食物过程中发现路径的行为 信息素: 蚂蚁会优先选择信息素浓度较大的路径 信息素挥发
。。。。 。
。。。。。。。。。
遗传算法的基本概念
选择(selection): 适应度越高的个体被选中的概率越大
轮盘赌
pi
fi
N 1
fj
j0
遗传算法的基本概念
选择(selection): 适应度越高的个体被选中的概率越大
轮盘赌 锦标赛 Elitism策略
pi
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N 1
fj
确定性算法: 穷举、动态规划、分支限界… 非确定性算法: 近似算法、概率算法…
A
B
C
D
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D E CE C D
10
7 A
6 9
B8 9 13
C 8
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D
问题求解策略
启发式算法
利用问题领域知识: 领域相关 利用一般性启发信息: 领域独立
元启发算法
问题求解策略
启发式算法示例: 蚁群优化算法
问题求解策略
问题求解：解空间搜索
解的表示形式 搜索的策略
问题求解策略
构造式求解: 从部分解逐步构造出完整解
确定性算法: 穷举、动态规划、分支限界…
常常面临 组合爆炸
A
B
C
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E
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D E CE C D
10
7 A
6 9
B8 9 13
C 8
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D
问题求解策略
构造式求解: 从部分解逐步构造出完整解
基本思想: 模拟蚁群在寻找食物过程中发现路径的行为 信息素: 蚂蚁会优先选择信息素浓度较大的路径 信息素挥发
。。。。 。
。。。。。。。。。
遗传算法原理及其应用PPT课件
遗传算法原理及其应 用
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。
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。
《遗传算法实例参考》课件
定义
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传 机制的优化算法，通过模拟生物进化 过程中的基因遗传和变异过程来寻找 最优解。
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 高、鲁棒性强等优点。
遗传算法的基本原理
适应度函数
根据问题的目标函数来定义适 应度函数，用于评估每个个体 的适应度。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器 学习模型的参数优化。
03
02
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题 等组合优化问题。
调度与控制
用于生产调度、机器人路径规划等 控制系统的优化。
04
PART 02
遗传算法的实现步骤
初始化种群
初始解的产生
在遗传算法的开始阶段，需要随机生成一组初始解，这组解被称为种群。每个解 都是问题的一个潜在解决方案。
交叉操作
单点交叉（One-Point Crossover）
随机选择一个交叉点，将两个父代解在该点后的部分进行交换，形成两个子代解。
优点
能够引入新的解，增加解的多样性。
变异操作
要点一
位反转变异（Bit-Flip Mutation ）
随机选择解中的一个位进行取反操作，以增加解的随机性 。
要点二
优点
能够防止算法陷入局部最优解，提高全局搜索能力。
PART 05
遗传算法实例：求解约束 优化问题
问题描述
求解约束优化问题
遗传算法可以用于求解具有约束条件的优 化问题，例如在物流、生产计划、金融等
领域中常见的优化问题。
约束条件
限制决策变量取值的条件，可以是等式或 不等式约束。
目标函数
需要最小化或最大化的目标函数，通常是 一个数学表达式，代表了问题的优化目标 。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传 机制的优化算法，通过模拟生物进化 过程中的基因遗传和变异过程来寻找 最优解。
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 高、鲁棒性强等优点。
遗传算法的基本原理
适应度函数
根据问题的目标函数来定义适 应度函数，用于评估每个个体 的适应度。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器 学习模型的参数优化。
03
02
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题 等组合优化问题。
调度与控制
用于生产调度、机器人路径规划等 控制系统的优化。
04
PART 02
遗传算法的实现步骤
初始化种群
初始解的产生
在遗传算法的开始阶段，需要随机生成一组初始解，这组解被称为种群。每个解 都是问题的一个潜在解决方案。
交叉操作
单点交叉（One-Point Crossover）
随机选择一个交叉点，将两个父代解在该点后的部分进行交换，形成两个子代解。
优点
能够引入新的解，增加解的多样性。
变异操作
要点一
位反转变异（Bit-Flip Mutation ）
随机选择解中的一个位进行取反操作，以增加解的随机性 。
要点二
优点
能够防止算法陷入局部最优解，提高全局搜索能力。
PART 05
遗传算法实例：求解约束 优化问题
问题描述
求解约束优化问题
遗传算法可以用于求解具有约束条件的优 化问题，例如在物流、生产计划、金融等
领域中常见的优化问题。
约束条件
限制决策变量取值的条件，可以是等式或 不等式约束。
目标函数
需要最小化或最大化的目标函数，通常是 一个数学表达式，代表了问题的优化目标 。
人工智能入门课件第5章遗传算法
5.4.2 交叉操作(crossover)
交叉的具体步骤为：
1. 从交配池中随机取出要交配的一对个体；
2. 根据位串长度L，对要交配的一对个体，随 机选取[1，L－1]中一个或多个的整数k作为 交叉点；
3. 根据交叉概率pc(0<pc≤1)实施交叉操作，配 对个体在交叉点处，相互交换各自的部分内 容，从而形成新的一对个体。
N
pi 1
i 1
2.基于排名的选择
（1）线性排名选择
首先假设群体成员按适应值大小从好到坏依次排列
为x1，x2，…，xN，然后根据一个线性函数分配选 择概率pi。
设线性函数pi＝（a－b·i/（N +1））/N，i=1，
2，…，N，其中a，b为常数。由于
N
pi
1
，易得，
b=2(a－1)。又要求对任意i=1，2，…i1，N，有pi>0，
5.2.3 实数编码
为了克服二进制编码的缺点，对于问题的变量 是实向量的情形，直接可以采用十进制进行编码， 这样可以直接在解的表现形式上进行遗传操作，从 而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加系 统的搜索能力
例3 作业调度问题（JSP）的种群个体编码常用 m×n的矩阵Y=[yij]，i=1，2，…，m，j=1， 2，…，n（n为从加工开始的天数，m为工件的 优先顺序）。 yij表示工件i在第j日的加工时间。 下表是一个随机生成的个体所示。
一种方法是为参与交换的数增加一个映射如下:
将此映射应用于未交换的等位基因得到:
T~1 234 | 751| 68 T~2 136 | 275 | 84 则为合法的。
5.2.2 Gray编码
Gray编码即是将二进制码通过如下变换进行转
遗传算法课件PPT课件
OX例题：
X
Y
P1 2 1 ¦ 3 4 5 ¦ 6 7
P2 4 3 ¦ 1 2 5 ¦ 7 6
¦125¦ ¦345¦
列出基因：6 7 2 1 3 4 5 5
764312
则：C1 3 4 ¦ 1 2 5 ¦ 6 7
C2 1 2 ¦ 3 4 5 ¦ 7 6
10
五.GA的各种变形（9）
OX的特点：
较好的保留了相邻关系、先后关系,满足了TSP 问题的需要,但不保留位值特征。
排
序上。
34
五.GA的各种变形（33）
二．顺序选择：
三．步骤：
q
j
四．从好到坏排序所有个体
五．定义最好个体的选择概率为 ,
则第
p
j个个 体q的1选择q概 率j 1为 ：
35
五
种
.GA的各NP
变 形 （ 3 4q）1 j 1
j 1
q NP ⑶由于
q
1
1
1
q
1
NP
有限时要归一化，则有下面的公式：
您示m
i思发n
想 布
的 的
提 良
炼 好
，
效果，请言简意赅地
阐述您的观点。
0
3
正规化技术的作用： 将 映射到(0,1)
区间，抑制超级
染色体
正规化技术的实 质：特殊的动态 标定
0
2
函数表达式： 单击此处添加正文，
文字是您思想的提炼，
为了演示发布的良好
效果，请言简意赅地
阐述您的观点。
0
4
其中： 单击此处添加正文，
15
五.GA的各种变形（14）
二．变异的修复策略
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。
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11
表示假设
遗传算法中的假设常常被表示成二进制位串，这便 于用变异和交叉遗传算子来操作
把if-then规则编码成位串
首先使用位串描述单个属性的值约束
比如考虑属性Outlook，它的值可以取以下3个 中的任一个：Sunny、Overcast、Rain，因此一 个明显的方法是使用一个长度为3的位串，每 位对应一个可能值，若某位为1，表示这个属 性可以取对应的值
最佳假设被定义为使适应度最优的假设
适应度是为当前问题预先定义的数字度量，比如：
如果学习任务是在给定一个未知函数的输入输出训 练样例后逼近这个函数，适应度可被定义为假设在 训练数据上的精度
如果是学习下国际象棋的策略，适应度可被定义为 该个体在当前群体中与其他个体对弈的获胜率
7
遗传算法（2）
遗传算法具有以下的共同结构：
遗传算法搜索的假设空间中，假设的各个部分相互作用，每 一部分对总的假设适应度的影响难以建模
遗传算法易于并行化
5
主要内容
动机 遗传算法 举例 假设空间搜索 遗传编程 进化和学习模型 并行遗传算法 小结合补充读物
6
9.2遗传算法
遗传算法研究的问题是搜索候选假设空间并 确定最佳假设
当
max h
Fitness(h)
<Fitness_threshold，产生新一代PS，做：
选择：用概率方法选择P的(1-r)p个成员加入PS，概率公
式是
Pr(hi )
Fitness(hi )
p
Fitness(hj )
j 1
交叉：按概率从P中选择rp/2对假设，对于每对假设 <h1,h2>，应用交叉算子产生两个后代，把所有的后代 加入PS
双亲中的哪一个在第i位起作用，由另一个称为交叉 掩码的位串决定：
单点交叉：前n位来自第一个双亲，余下的位来自第二 个双亲
两点交叉：用一个双亲的中间片断替换第二个双亲的中 间片断
均匀交叉：合并了从两个双亲以均匀概率抽取的位
15
遗传算子（2）
变异：
从单一双亲产生后代，对位串产生随机的小变 化，方法是选取一个位，然后取反
每一步，更新被称为当前群体的一组假设，方法 是使用当前适应度最高的假设的后代替代群体的 某个部分
这个过程形成了假设的生成测试的柱状搜索，其 中若干个最佳当前假设的变体最有可能在下一步 被考虑
4
动机（2）
遗传算法的普及和发展得益于下面的因素
在生物系统中，进化被认为是一种成功的自适应方法，具有 很好的健壮性
规则集的表示：单个规则的位串表示连接起 来
有必要让每个句法合法的位串表示一个有意 义的假设
假设也可以用符号描述来表示，而不是位串，
比如计算机程序
13Βιβλιοθήκη 遗传算子遗传算法使用一系列算子来决定后代，算子对当 前群体中选定的成员进行重组
最常见的算子是交叉和变异
14
交叉：
从两个双亲串中通过复制选定位产生两个新的后代， 每个后代的第i位是从它的某个双亲的第i位复制来的
Fitness：适应度评分函数 Fitness_threshold：指定终止判据的阈值 p：群体中包含的假设数量 r：每一步中通过交叉取代群体成员的比例 m：变异率
Pr(hi )
Fitness(hi )
p
Fitness(hj )
j 1
9
初始化群体：P随机产生的p个假设
评估：对于P中每个假设h，计算Fitness(h)
锦标赛选择，先从当前群体中随机选取两个假设，再 按照事先定义的概率p选择适应度较高的假设，按照 概率1-p选择适应度较低的假设
排序选择，当前群体中的假设按适应度排序，某假设 的概率与它在排序列表中的位置成比例，而不是与适17 应度成比例
遗传算法已被成功用于多种学习任务和最优化问题
中，比如学习机器人控制的规则集和优化人工神经
网络的拓扑结构和学习参数
2
主要内容
动机 遗传算法 举例 假设空间搜索 遗传编程 进化和学习模型 并行遗传算法 小结合补充读物
3
9.1动机
遗传算法（GA）是一种受生物进化启发的学习 方法，它不再是从一般到特殊或从简单到复杂地 搜索假设，而是通过变异和重组当前已知的最好 假设来生成后续的假设
变异：使用均匀的概率从PS中选择m%的成员，应用变 异算子
更新：PPS
评估：对于P中每个h计算Fitness(h)
10
遗传算法（3）
算法的每一次迭代以3种方式产生新一代群 体
直接从当前群体中选择 在选中的个体中进行交叉操作 在新群体上进行变异操作
遗传算法执行一种随机的、并行柱状的搜索， 根据适应度函数发现好的假设
遗传算法
1
概述
遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法
假设通常被描述为二进制位串，也可以是符号表达 式或计算机程序
搜索合适的假设从若干初始假设的群体或集合开始
当前群体的成员通过模拟生物进化的方式来产生下 一代群体，比如随机变异和交叉
每一步，根据给定的适应度评估当前群体中的假设， 而后使用概率方法选出适应度最高的假设作为产生 下一代的种子
变异经常是在应用交叉之后
其他算子
使规则特化的算子 直接泛化
16
适应度函数和假设选择
适应度函数定义了候选假设的排序准则
如果学习任务是分类的规则，那么适应度函数中会有 一项用来评价每个规则对训练样例集合的分类精度， 也可包含其他的准则，比如规则的复杂度和一般性
选择假设的概率计算方法
适应度比例选择（或称轮盘赌选择），选择某假设的 概率是通过这个假设的适应度与当前群体中其他成员 的适应度的比值得到的
算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体 在每一次迭代中，根据适应度评估群体中的所有
成员，然后用概率方法选取适应度最高的个体产 生新一代群体 在被选中的个体中，一部分保持原样地进入下一 代群体，其他被用作产生后代个体的基础，其中 应用交叉和变异这样的遗传方法
8
表9-1 遗传算法原型
GA(Fitness, Fitness_threshold, p, r, m)
多个属性约束的合取可以很容易地表示为对应位串的连接 整个规则表示可以通过把描述规则前件和后件的位串连接
起来 12
表示假设（2）
位串的特点
表示规则的位串对假设空间中的每个属性有一个 子串，即使该属性不被规则的前件约束。
得到一个固定长度的规则位串表示，其中特定位 置的子串描述对应特定属性的约束
表示假设
遗传算法中的假设常常被表示成二进制位串，这便 于用变异和交叉遗传算子来操作
把if-then规则编码成位串
首先使用位串描述单个属性的值约束
比如考虑属性Outlook，它的值可以取以下3个 中的任一个：Sunny、Overcast、Rain，因此一 个明显的方法是使用一个长度为3的位串，每 位对应一个可能值，若某位为1，表示这个属 性可以取对应的值
最佳假设被定义为使适应度最优的假设
适应度是为当前问题预先定义的数字度量，比如：
如果学习任务是在给定一个未知函数的输入输出训 练样例后逼近这个函数，适应度可被定义为假设在 训练数据上的精度
如果是学习下国际象棋的策略，适应度可被定义为 该个体在当前群体中与其他个体对弈的获胜率
7
遗传算法（2）
遗传算法具有以下的共同结构：
遗传算法搜索的假设空间中，假设的各个部分相互作用，每 一部分对总的假设适应度的影响难以建模
遗传算法易于并行化
5
主要内容
动机 遗传算法 举例 假设空间搜索 遗传编程 进化和学习模型 并行遗传算法 小结合补充读物
6
9.2遗传算法
遗传算法研究的问题是搜索候选假设空间并 确定最佳假设
当
max h
Fitness(h)
<Fitness_threshold，产生新一代PS，做：
选择：用概率方法选择P的(1-r)p个成员加入PS，概率公
式是
Pr(hi )
Fitness(hi )
p
Fitness(hj )
j 1
交叉：按概率从P中选择rp/2对假设，对于每对假设 <h1,h2>，应用交叉算子产生两个后代，把所有的后代 加入PS
双亲中的哪一个在第i位起作用，由另一个称为交叉 掩码的位串决定：
单点交叉：前n位来自第一个双亲，余下的位来自第二 个双亲
两点交叉：用一个双亲的中间片断替换第二个双亲的中 间片断
均匀交叉：合并了从两个双亲以均匀概率抽取的位
15
遗传算子（2）
变异：
从单一双亲产生后代，对位串产生随机的小变 化，方法是选取一个位，然后取反
每一步，更新被称为当前群体的一组假设，方法 是使用当前适应度最高的假设的后代替代群体的 某个部分
这个过程形成了假设的生成测试的柱状搜索，其 中若干个最佳当前假设的变体最有可能在下一步 被考虑
4
动机（2）
遗传算法的普及和发展得益于下面的因素
在生物系统中，进化被认为是一种成功的自适应方法，具有 很好的健壮性
规则集的表示：单个规则的位串表示连接起 来
有必要让每个句法合法的位串表示一个有意 义的假设
假设也可以用符号描述来表示，而不是位串，
比如计算机程序
13Βιβλιοθήκη 遗传算子遗传算法使用一系列算子来决定后代，算子对当 前群体中选定的成员进行重组
最常见的算子是交叉和变异
14
交叉：
从两个双亲串中通过复制选定位产生两个新的后代， 每个后代的第i位是从它的某个双亲的第i位复制来的
Fitness：适应度评分函数 Fitness_threshold：指定终止判据的阈值 p：群体中包含的假设数量 r：每一步中通过交叉取代群体成员的比例 m：变异率
Pr(hi )
Fitness(hi )
p
Fitness(hj )
j 1
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初始化群体：P随机产生的p个假设
评估：对于P中每个假设h，计算Fitness(h)
锦标赛选择，先从当前群体中随机选取两个假设，再 按照事先定义的概率p选择适应度较高的假设，按照 概率1-p选择适应度较低的假设
排序选择，当前群体中的假设按适应度排序，某假设 的概率与它在排序列表中的位置成比例，而不是与适17 应度成比例
遗传算法已被成功用于多种学习任务和最优化问题
中，比如学习机器人控制的规则集和优化人工神经
网络的拓扑结构和学习参数
2
主要内容
动机 遗传算法 举例 假设空间搜索 遗传编程 进化和学习模型 并行遗传算法 小结合补充读物
3
9.1动机
遗传算法（GA）是一种受生物进化启发的学习 方法，它不再是从一般到特殊或从简单到复杂地 搜索假设，而是通过变异和重组当前已知的最好 假设来生成后续的假设
变异：使用均匀的概率从PS中选择m%的成员，应用变 异算子
更新：PPS
评估：对于P中每个h计算Fitness(h)
10
遗传算法（3）
算法的每一次迭代以3种方式产生新一代群 体
直接从当前群体中选择 在选中的个体中进行交叉操作 在新群体上进行变异操作
遗传算法执行一种随机的、并行柱状的搜索， 根据适应度函数发现好的假设
遗传算法
1
概述
遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法
假设通常被描述为二进制位串，也可以是符号表达 式或计算机程序
搜索合适的假设从若干初始假设的群体或集合开始
当前群体的成员通过模拟生物进化的方式来产生下 一代群体，比如随机变异和交叉
每一步，根据给定的适应度评估当前群体中的假设， 而后使用概率方法选出适应度最高的假设作为产生 下一代的种子
变异经常是在应用交叉之后
其他算子
使规则特化的算子 直接泛化
16
适应度函数和假设选择
适应度函数定义了候选假设的排序准则
如果学习任务是分类的规则，那么适应度函数中会有 一项用来评价每个规则对训练样例集合的分类精度， 也可包含其他的准则，比如规则的复杂度和一般性
选择假设的概率计算方法
适应度比例选择（或称轮盘赌选择），选择某假设的 概率是通过这个假设的适应度与当前群体中其他成员 的适应度的比值得到的
算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体 在每一次迭代中，根据适应度评估群体中的所有
成员，然后用概率方法选取适应度最高的个体产 生新一代群体 在被选中的个体中，一部分保持原样地进入下一 代群体，其他被用作产生后代个体的基础，其中 应用交叉和变异这样的遗传方法
8
表9-1 遗传算法原型
GA(Fitness, Fitness_threshold, p, r, m)
多个属性约束的合取可以很容易地表示为对应位串的连接 整个规则表示可以通过把描述规则前件和后件的位串连接
起来 12
表示假设（2）
位串的特点
表示规则的位串对假设空间中的每个属性有一个 子串，即使该属性不被规则的前件约束。
得到一个固定长度的规则位串表示，其中特定位 置的子串描述对应特定属性的约束