演化计算专题讲座—1
演化计算可能是人工智能的下一个热点
演化计算可能是人工智能的下一个热点演化计算经常用到智能优化和机器学习当中，但是这种机器学习跟大家平常说的深度学习的机器学习不是很一样。
演化计算在机器人的脑体一体化设计中应该有相当大的用武之地。
演化计算可能是人工智能的下一个热点。
本文整理自2018深圳国际机器人与智能系统院士论坛上IEEEFellow南方科技大学计算机科学与工程系主任姚新教授名为《为什么要研究演化计算？》的演讲稿。
大家可能不太知道南方科技大学下属的计算机科学与工程系，该系是由2016年8月份开始设立，2017年我们就有了第一批国家正式承认的本科毕业生，去年我们还招了19位硕士生和21位博士生，一年半以后，我们现在有了19位老师，未来计划达到55位。
南方科技大学计算机科学与工程系的研究领域分五大块，包括人工智能、数据科学、理论、系统与网络、认知与自主系统。
人工智能小组里面有5位老师，我是其中的一位，其他几位老师都是来自不同的地方，背景也不完全一样，但都跟计算智能、神经演化有关系。
除此之外，我们还有一些来自五湖四海的博士。
我们主要从事很多机器学习、优化和它们交叉之间的研究工作，光学习不做优化是不全面的，学习的目的是用来做决策，所以需要把学习和优化结合在一起。
优化考虑的方面很多，如多目标优化、动态优化和不确定环境中的优化等等。
机器学习考虑较多的是机器学习、数据流的在线学习和不平衡类学习等。
我们另外一个研究小组的课题是认知与自主系统，这里面有硬件和软件，硬件是无人机、群体机器人；软件是软件机器人。
为什么研究演化计算？首先，我们来看看什么是演化计算？我不知道这年头还有多少人在自己写程序，写程序这个东西跟吃臭豆腐一样，要么特别喜欢、要么特别恨它。
你要是特别喜欢或者特别恨写程序的话，有什么感觉呢？哪怕现在的计算机或者机器人聪明到如此程度，你通常会很使劲的敲键盘。
为什么敲键盘呢？你写一个什么程序，不就是少一个逗号或者括号，编辑总是出错。
大家写过程序就知道，空格有的编译的时候不一样，编译总出错，你就觉得这个很苦恼。
《演化计算》课程读书报告
出问题的解，另一类是迭代法，给出问题的一个初始猜测，然后从此初始点出发，逐步迭代，
直至达到停机条件。演化算法也是一种迭代法，但它有别于传统的迭代法。
按照种群的组织方式可以分为非重叠和重叠种群的演化算法以及单种群和多种群的演 化算法；按照遗传算子的执行方式可以分为非重叠和重叠遗传操作的演化算法。 基本结构如下： { 随机初始化种群 P(0)={x1， x2，…，xN}， t:=0; 计算 P(0)中个体的适应值; While(不满足终止准则)do {由 P(t)通过遗传操作形成新的种群 P(t+1); 计算 P(t+1)中个体的适应值， t=t+1;} }
76-80. [7]陈武谨， 陈代良.遗传算法在隧洞开挖爆破参数优化中的应用[J]. 湖北水力发电，2008， 76(3):62-65. [8] 郭太英，叶绪纲. 遗传算法在水文预报中的应用[J]. 浙江水力发电，2004，12(5):114-117.
遗传操作非重叠： for (k=0;k<N，k=k+2) { 在 P(t)中选择两个父体; r=random[0，1];
if (r ≤ p )执行繁殖操作，即将两个父体直接插入到 P(t+1); r
else if (r ≤ p +p )执行杂交操作，将两个后代插入到 P(t+1); rc
else 对两个父体分别执行变异操作，将两个后代插入到 P(t+1); } 种群非重叠： 从 P(t)中选择个体进行遗传操作，用后代替换掉整个群体产生新种群 P(t+1) 种群重叠：
(1) 完备性(completeness)：问题空间中的所有点(候选解)都能作为演化空间中的点(染色 体)表现；
生物智能与算法-演化计算(1)
引
论
4
★ 动 机
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 将生物界提供的答案应用于实际问题求解已被证 明是一个成功的方法（仿生学） 开发有效的并行计算方法
5
★ 基本思想
达尔文进化论是一种稳健的搜索和优化机制。大 多数生物体是通过自然选择和有性生殖进行进化。自 然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性 生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原 则是适者生存，优胜劣汰。 演化计算正是一类借鉴生物界自然选择和自然遗 传机制而发展起来的通用问题求解方法。
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★ 演化算法的基本结构
算法3（重叠种群的演化算法） { 随机初始化种群P(0)，t=0； 计算P(0)中个体的适应值； while (不满足终止准则) do { 根据个体的适应值及选择策略，计算种群内个体的选择概率pi 根据 pi从 P(t)中选择 N1（ <N）个个体进行遗传操作，用产生的 N1个后代替换P(t)中N1个较差的个体，生成新种群P(t+1)； 计算P(t+1)中个体的适应值，t=t+1； } }
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SGA工作原理图
问题的初始（侯选）解 编码为染色体（向量） 种群P（t） 计算各染色体适应度 选择 杂交 变异 种群P（t）种群P（t+1） 通过遗传运算存优去劣 种群P（t+1） N
种群满足预定指标 Y 解码染色体 问题解答空间
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★ 演化策略（ES）
演化策略模仿自然进化原理作为一种求解参数优化问题的方法。早 期演化策略的种群中只包含一个个体，而且只使用基于正态分布的变 异操作。在每一演化代，变异后的个体与父体进行比较再选择两者之 优。这种演化策略称为（1＋1）演化策略。（1＋1）演化策略存在诸 如有时不能收剑到全局最优解、效率较低等缺陷。它的改进是增加种 群内个体的数目。 演化策略与遗传算法的不同之处在于：遗传算法要把原问题的解空 间映射到位串空间之中，然后再施行遗传操作。它强调个体基因结构 的变化对对其适应度的影响。而演化策略则是直接在解空间上进行操 作。它强调演化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性。
演化计算-遗传算法
生物进化 环境 适应性
适者生存 个体 染色体 基因 群体 种群 繁殖 变异
遗传编码
• 二进制编码（Binary encoding）
二进制编码是将原问题的结构变换为染色体的位串结构。假设某一 参数的取值范围是[A，B]，A<B。用长度为L的二进制编码串来表示该参 数，将[A，B]等分成2L-1个子部分，记每一个等分的长度为δ。
典型代表：
• 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）
• 进化策略（Evolutionary Strategy, ES）
• 进化规划（Evolutionary Programming, EP）
• 遗传规划（Genetic Programming,GP）
2
演化计算
• 达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进 化学说：
随机设定第i、j位为两个交叉点（其中i<j<n），交叉后生成的两个新的
个体是：
X’= x1 x2 … xi yi+1 … yj xj+1 … xn Y’= y1 y2 … yi xi+1 … xj yj+1 … yn
例: 设有两个父代的个体串A= 0 0 1 1 0 1 和B= 1 1 0 0 1 0 ，若随机交叉 点为3和5，则交叉后的两个新的个体是：
适应度函数
极大化问题 对极大化问题，其标准适应度函数可定义为
f (x) fmin(x)
f
(x)
0
当f (x) fmin(x) 否则
其中，fmin(x)是原始适应函数f(x)的一个下界。如果fmin(x) 未知， 则可用当前代或到目前为止各演化代中的f(x)的最小值来代替。
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2.3.3 变异（mutation）
2.3.3.1 二进制编码的变异策略 • 点变异（bitwise mutation） • 均匀变异（uniform mutation）
2.3.3.2 实数编码的变异策略 • 均匀变异（uniform mutation） • 高斯变异 （Gaussian mutation）
• 各种智能计算方法的共同特点： （1）它们大都引入了随机因素，因此具有不确定性，甚至同时 支持相互矛盾的途径去求解。 （2）它们大都具有自适应机制的动力体系， 有时在计算过程中 体系结构还在不断调整。 （3）这些算法都是针对通用的一般目标而设计的，他们不同于 针对特殊问题而设计的算法。
第一章 什么是演化计算
1. 什么是演化计算？
演化计算（ Evolutionary Computation，也称“进 化计算”,简称EC）是用计算机模拟大自然的演化过 程，特别是生物进化过程，来求解复杂问题的一类智 能计算系统。
2. 为什么要进行演化计算？
Many scientists and engineers now use the paradigms of evolutionary computation to tackle problems that are either intractable or unrealistically time consuming to solve through traditional computational strategies. ---------Baeck《 Handbook of Evolutionary Computation》
3. 演化计Βιβλιοθήκη 的研究内容• 演化算法 • 演化计算的应用 • 演化计算的理论
浅谈演化计算及其应用与发展
《演化计算》课程报告浅谈演化计算及其应用与发展——以水利学科为例摘要：通过《演化计算》课程的学习，在阅读文献的基础上，本报告简述了演化计算的基本思想、特点、主要分支及设计基本原则和方法，并例举了演化计算在水利学科中的应用，对演化计算的应用作了进一步展望。
关键词：演化计算；水利工程；智能计算1.引言近年来，智能计算在人类生活中扮演着越来越重要的角色。
一些新的研究方向如演化计算(Evolutionary Computation)、人工神经网络和模糊系统等，由于它们通过模拟某一自然现象或过程以使问题得到解决，具有适于高度并行及自组织、自适应、自学习等特征，因而正受到越来越多的关注。
演化算法是一类统计优化算法，它们是受自然界演化过程特别是演化过程中生物个体对环境表现出的自适应性启发而产生的一类优化技术。
大自然一直是人类解决各种问题获得灵感的思想源泉，生物进化论揭示了生物长期自然选择的进化发展规律，认为生物进化主要有三个原因：遗传、变异和选择。
自然界中个体对环境的自适应性主要表现在基因遗传和个体对环境的适应能力上。
尽管物竞天择、优胜劣汰的原则是达尔文于几个世纪前提出的，但它今天仍被普遍认为在许多生物领域是有效的，而且这个原则还在不断被扩充与细化。
演化算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，它将问题的可行解进行编码，这些已编码的解被作为群体中的个体(染色体)；将问题的目标函数转换为个体对环境的适应性；模拟遗传学中的杂交(crossover)、变异(mutation)、复制(reproduction)来设计遗传算子；用优胜劣汰的自然选择法则来指导学习和确定搜索方向。
简而言之，演化算法不用了解问题的全部特征，就可以通过体现进化机制的演化过程完成问题的求解。
现如今，科学技术和工程应用领域具有挑战性的实践问题大都具有高度的计算复杂性的特点，这些是使传统方法失效的致命障碍，而演化算法正好可以克服这些困难。
一方面,由于演化算法的进化机制,使得算法具有自组织、自适应、自学习和“复杂无关性”的特征,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并利用问题固有的知识来缩小搜索空间,自适应地控制搜索过程,动态有效地降低问题的复杂度,从而求得原问题的真正最优解或满意解。
cec会议演化计算
cec会议演化计算CEC会议是指计算机与电子工程国际会议（Conference on Evolutionary Computation），是一个专注于演化计算领域的国际学术会议。
自1994年起，CEC会议每年都会在全球不同城市举办，是演化计算领域的重要学术盛会。
演化计算是一种基于自然界进化原理的计算方法，主要包括遗传算法、遗传编程、进化策略和粒子群优化等。
这些方法通过模拟生物进化的过程来解决复杂的优化问题。
CEC会议的目的是为演化计算领域的学者和专家提供一个交流和分享最新研究成果的平台，促进学术界和工业界之间的合作与交流。
CEC会议的主要内容包括学术报告、论文展示、研讨会和专题讲座等。
会议邀请了世界各地的专家学者就演化计算领域的前沿研究进行报告和交流，同时也接收和评审来自全球学者的论文投稿。
每年的CEC会议都会有数百篇论文被录用，其中最优秀的论文还会被选为会议的最佳论文。
CEC会议的议题涵盖了演化计算的各个方面，包括理论、算法、应用等。
演化计算在优化问题、机器学习、数据挖掘、人工智能等领域都有广泛的应用，因此CEC会议的议题也非常多样化。
参会者可以从中了解到最新的研究成果和技术进展，拓宽自己的学术视野。
除了学术交流，CEC会议还提供了丰富的社交活动，如欢迎晚宴、学生论坛和工业展览等。
这些活动为与会者提供了一个互相交流和建立联系的机会。
参会者可以与世界各地的学者和工程师面对面交流，分享彼此的经验和见解。
CEC会议的影响力逐年增强，吸引了越来越多的学者和专家参与其中。
通过CEC会议，演化计算领域的研究不断得到推动和发展，为解决现实世界的复杂问题提供了新的思路和方法。
CEC会议是演化计算领域的重要学术盛会，为学者和专家提供了一个交流和分享最新研究成果的平台。
通过这个会议，演化计算领域的研究得到了推动和发展，为解决复杂优化问题提供了新的思路和方法。
希望未来的CEC会议能够继续取得更大的成功，为演化计算领域的研究做出更大的贡献。
针对本科生的演化算法教学探讨
对演化 算法的兴趣 ， 培养他们 的知识创新 和技术创新能力 。为 ３ 结 束语 演化 算法是人 工智能研 究领域 一大研 究热 点。对本 科生
进行 演化算法 课程教学 不仅可 以使学生 了解 当前 人工智 能研 究领域 的一些 前沿方向 ， 同时可以培养学生 的研 究兴趣和创新
为了能够提高学生 学习演化 算法课程 的兴趣 ， 并培养 学生 能力 。本文结 合笔者在演化算法教学 中的一些体会 ， 探讨 了针 的科技创 新能力 ， 化算法教 学应 以实 例教学 为主 ， 演 通过演化 对演化算法课程的教学思路 ， 希望能起到抛砖 引玉作用 。
图 ｌ 演化算法基本框架
演 化算法具有 以下几个 优点 ： 以优化变量 的遗传编码 为 ① 运算、 搜索对 象 ， 不仅可 以用于优化数值优化 问题 ， 还可用 于优 化 非数值优 化 问题 ； 只利用 “ ② 适应 值” 信息 ， 而不 需利用 目标
１ 演化 算法 简介
作 为 一种优 化 算法 ， 演化算 法对 所优 化 的 问题具 有广 泛
部分 ， 分别为 ２ 课时和 ｌ 课 时。 ８ ２ ２２基 于实例的算法演示教学 －
作为一 门研 究型的课程 ， 演化算法主要采 用课 程报告来检 验 学生是否达 到了该 门课程 的基 本要求 ， 因此 ， 每个学 生必须 在 课 程 结 束 后提 交 一份 课程 报 告 （ 括 所 实 现 算 法 的 源程 包 序） 。这里所提 交的课程报告与程序 设计或者数据结构等课程 设计的报告有所区别 ， 所提交 的课程报告 必须是学生通过 实践 编 写的演化 算法程 序 ， 能够求解 某一 类问题 ， 并 比如无约束优 化 问题 、 目标优化 问题 、 Ｓ 多 Ｔ Ｐ问题 等 ， 不强 调编程 语言 ， 主要 看 学生对演化算 法流程和 演化算法编程 的掌握程 度。
演化计算讲座第一部分知识讲稿
粒子群优化算法的流程包括初始化粒子群、评估 粒子适应度、更新粒子速度和位置、记录全局最 优解等步骤。
粒子群优化算法应用领域
粒子群优化算法被广泛应用于函数优化、神经网 络训练、模糊系统控制、机器人路径规划等领域。
06 演化计算实践案例分析
函数优化问题求解过程展示
初始化种群
随机生成一定数量的个体，作 为初始种群。
成熟阶段
20世纪90年代中至今，演化计算已 经成为一种成熟的优化技术，广泛 应用于各个领域。
演化计算应用领域
01
02
03
04
函数优化
演化计算可用于求解各种复杂 的函数优化问题，如连续函数
优化、离散函数优化等。
机器学习
演化计算在机器学习领域具有 广泛应用，如用于优化神经网
络结构、支持向量机等。
工程设计
交叉和变异操作技巧
交叉操作技巧
交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方式之一。常用的交叉方式包括单点交叉、多点交叉、均匀 交叉等。在交叉操作中，需要注意交叉概率的设置，以及交叉点的选择方式，避免破坏优秀基因的组 合。
变异操作技巧
变异操作是增加种群多样性的重要手段。常用的变异方式包括位翻转变异、交换变异、倒位变异等。 在变异操作中，需要注意变异概率的设置，以及变异点的选择方式，避免对种群造成过大的扰动。同 时，可以结合问题的特点设计针对性的变异操作，提高搜索效率。
适应度函数
设计原则
适应度函数与问题目标 的关系
适应度函数是用来评价个体适应环境 能力的函数，也是演化计算中搜索和 优化的目标函数。
设计适应度函数时需要遵循一些原则 ，如单调性、连续性、可计算性等。 同时，适应度函数的设计也需要根据 具体问题的特点进行调整和优化。
演化计算第0章-概述-2016
EA_demo允许用户直接在网页上一代一代地手动运行，以看遗传/进 化算法是怎样一步一步操作的，亦可在背景中批次运行，以观察算 法的收敛和染色体是否跳出局部最优。用户可以改变终止代数，群 体规模，交配率，变异率和选择机制。
主要学术刊物
Evolutionary Computation IEEE Transactions on Ev016 3.6
IF2016 5.9
演化计算
第一讲：课程概述
课程形式
开卷考试（70%） 平时出勤（20%） 读书报告（10%） 自愿进行读书报告，内容限定为 Swarm intelligence - James Kennedy一书， 报告时间长度10-15分钟，形式为PPT演讲
课程交流群
进化计算-硕士课程 231733877
演化计算是一种通用的问题求解方法, 具有自组织、自适应、自学习性 和本质并行性等特点, 不受搜索空间限制性条件的约束, 也不需要其它 辅助信息。因此,演化算法简单、通用、易操作、能获得较高的效率, 越 来越受到人们的青睐。演化计算在大型优化问题求解、机器学习、自 适应控制、人工生命、神经网络、经济预测等领域取得的成功，引起 了包括数学、物理学、化学、生物学、计算机科学、社会科学、经济 学及工程应用等领域科学们的极大兴趣。
研究领域
演化计算经过长时间的发展，主要出现了以下几个研究领域： (1) 演化计算的理论研究； (2) 新的计算模型； (3) 演化优化； (4) 演化人工神经网络； (5) 并行和分布式演化计算； (6) 演化机器学习； (7) 演化计算应用系统； (8) 演化硬件； (9) 演化软件； (10) 演化计算内涵的扩充
现在演化计算的研究内容十分广泛，例如演化计算的设计与分析、演 化计算的理论基础以及在各个领域中的应用等。
演化算法——精选推荐
演化算法演化算法理论研究⼀、研究背景1、引⾔演化计算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。
由于它采⽤种群(即⼀组表⽰)的⽅式组织搜索,这使得它可以同时搜索解空间内的多个区域。
⽽且⽤种群组织搜索的⽅式使得演化算法持别适合⼤规模并⾏。
在赋予演化计算⾃组织、⾃适应、⾃学习等特征的同时,优胜劣汰的⾃然选择和简单的遗传操作使演化计算具有不受其搜索空间限制性条件(如可微、连续、单峰等)的约束及不需要其它辅助信息(如导数)的特点。
这些崭新的特点使得演化算法不仅能获得较⾼的效率⽽且具有简单、易于操作和通⽤的特性,⽽这些特性正是演化计算越来越受到⼈们青睐的主要原因之⼀。
2、演化算法的分⽀演化计算最初具有三⼤分⽀:遗传算法（GA）、演化规划（EP）、演化策略（ES）。
20世纪90年代初,在遗传算法的基础上⼜发展了⼀个分⽀:遗传程序设计（GP）。
虽然这⼏个分⽀在算法实现⽅⾯具有⼀些细微的差别,但它们具有⼀个共同的特点,即都是借助⽣物演化的思想和原理来解决实际问题。
2.1 遗传算法把计算机科学与进化论结合起来的尝试开始于20世纪50年代末,但由于缺乏⼀种通⽤的编码⽅案,使得⼈们只能依赖变异⽽不是交配来产⽣新的基因结构, 故⽽收效甚微。
到20世纪60年代中期,美国Michigan⼤学的John Holland 在Fraser和Bremermann等⼈⼯作的基础上提出了位串编码技术,这种编码既适合于变异⼜适合交配操作,并且他强调将交配作为主要的遗传操作。
随后, J.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 Naturaland Artificial Systems》。
后来J 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。
演化计算技术
演化计算技术
姚敏;王卫红
【期刊名称】《海南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2000(018)001
【摘要】演化计算是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制而发展起来的通用问题求解方法.本文简要讨论演化计算的基本原理,包括演化计算的基本概念、基本结构和基本特征以及演化计算的主要范例等.
【总页数】5页(P77-80,108)
【作者】姚敏;王卫红
【作者单位】浙江大学信息学院计算机系,杭州,310028;浙江省气象局,杭
州,310007
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.演化计算技术研究现状与发展趋势 [J], 吴立春
2.云计算技术与雾计算技术的比较研究 [J], 叶卓映;丰海
3.进化计算技术在体育产业集群演化中的研究与应用 [J], 胡继光
4.云计算技术及其应用研究——评《云计算技术与应用基础》 [J], 郦佳燕
5.云计算技术及其应用研究——评《云计算技术与应用基础》 [J], 郦佳燕
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引言 什么是智能计算
• 智能计算（Intelligent Computing, IC) 或 计算智能 (Computational Intelligence, CI)： 主要指能解决大规模的复杂实际问题的有重大影响的几 类关键技术， 或者说当今国际上最流行、最热门的几种计 算方法。 其中有： （1）演化计算（Evolutionary Computation) ： 在微观或宏观 两个不同层次上模仿生物的演化过程。 （2）神经网络(Neural Networks)：在微观层次上模仿脑神经 的功能。 （3）模糊系统(Fuzzy Systems ，Fuzzy Computing)对人在 日常生活中进行近似或非精确推断、决策能力的模拟。
• 各种智能计算方法的共同特点： （1）它们大都引入了随机因素，因此具有不确定性，甚至同时 支持相互矛盾的途径去求解。 （2）它们大都具有自适应机制的动力体系， 有时在计算过程中 体系结构还在不断调整。 （3）这些算法都是针对通用的一般目标而设计的，他们不同于 针对特殊问题而设计的算法。
第一章 什么是演化计算
x1
x2
• Vi称之为个体,10称之为群体规模,x1,x2为基因
(2)计算群体中个体的适应值(fitness)
eval(v1)=f(4.954222, 0.169225)=10.731945, eval(v2)= f(-4.806207,-1.630757)=12.110259 eval(v3)= f(4.672536,-1.867275)=11.788221 eval(v4)= f(1.897794,-0.196387)=5.681900 eval(v5)= f(-2.127598, 0.750603)=6.757691 eval(v6)= f(-3.832667,-0.959655)=9.194728 eval(v7)=f( -3.792383, 4.064608)=11.795402 eval(v8)= f(1.182745,-4.712821)=11.559363 eval(v9)= f(3.812220,-3.441115)=12.279653 eval(v10)= f(-4.515976, 4.539171)=14.251764
其中a(1),a(2),…,a(8) 有三组数据: • (1.804800000000000e+004 1.365736315298172e+004 5.497052905295088e+003 1.450829635946082e+004 3.157294805334107e+003 1.055437940000000e+008 9.159875125016867e+007 3.347057899613227e+007) • (1.624320000000000e+004 1.229162683768355e+004 4.947347614765579e+003 1.305746672351474e+004 2.841565324800696e+003 9.498941459999999e+007 8.243887612515180e+007 3.012352109651904e+007) • (1.985280000000000e+004 1.502309946827989e+004 6.046758195824596e+003 1.595912599540690e+004 3.473024285867518e+003 1.160981734000000e+008 1.007586263751855e+008 3.681763689574549e+007)
2.2. 适应值函数(fitness function)
2.2.1 采用目标函数做适应值函数 2.2.2 通过对函数值进行变换得到适应值函数
2.3. 遗传操作
2.3.1 选择（selection）
• 精英选择（elitist selection） • 锦标赛选择（tournament selection） • 轮盘赌选择 （roulette wheel selection）
（1）.随机初始化种群（产生一组初始解）
V1 =[ 4.954222, 0.169225], V2 =[-4.806207,-1.630757] V3 =[ 4.672536,-1.867275], V4 =[ 1.897794,-0.196387] V5 =[-2.127598, 0.750603], V6 =[-3.832667,-0.959655] V7 =[-3.792383, 4.064608], V8 =[ 1.182745,-4.712821] V9 =[ 3.812220,-3.441115], V10=[-4.515976, 4.539171]
by Institute of Physics Publishing; May 2003.
八阶非线性方程组: I1+I2+I3+I4=a(1); I1*cos(theta1)+I2*cos(theta2)+I3*cos(theta3)+I4*cos(theta4)=a(2); I1*sin(theta1)+I2*sin(theta2)+I3*sin(theta3)+I4*sin(theta4)=a(3); I1*cos(theta1)*cos(theta1)+I2*cos(theta2)*cos(theta2)+I3*cos(theta 3)*cos(theta3)+I4*cos(theta4)*cos(theta4)=a(4); I1*cos(theta1)*sin(theta1)+I2*cos(theta2)*sin(theta2)+I3*cos(theta3 )*sin(theta3)+I4*cos(theta4)*sin(theta4)=a(5); I1^2+I2^2+I3^2+I4^2=a(6); I1^2*cos(theta1)+I2^2*cos(theta2)+I3^2*cos(theta3)+I4^2*cos(theta 4)=a(7); I1^2*sin(theta1)+I2^2*sin(theta2)+I3^2*sin(theta3)+I4^2*sin(theta4) =a(8);
演化计算专题讲座
武汉大学数学与统计学院 2010.12
参考文献
一、可查阅的书籍 1、[美]Z.Michalewicz著.周家驹,何险峰等译,<<演化程序---遗传算法和数据编码的结合>>, 科学出版社,2000年. 2. [日]玄光男,程润伟著.汪定伟,唐加福黄敏译.<<遗传算法与工程设计>>, 科学出版社,2000 年. 3. 张文修 梁怡编著，遗传算法的数学基础，西安交通大学出版社，2000年. 4.李敏强 等著，遗传算法的基本理论与应用，科学出版社，2002年。 二. 网上可查询的资料 1. 武汉大学校园网电子资源 (1).中国期刊网 关键词:遗传算法,进化算法 (2)IEEE/IEE Electronic library Key word: Evolutionary Computation/Evolutionary algorithm Journals: IEEE Transactions on Evolutionary Computation， Evolutionary Computation， European Journal of Operational Research, Theoretical Computer Science International Conference： CEC, GECCO, PPSN, FOGA 2.宽带网
2.3.3 变异（mutation）
2.3.3.1 二进制编码的变异策略 • 点变异（bitwise mutation） • 均匀变异（uniform mutation）
2.3.3.2 实数编码的变异策略 • 均匀变异（uniform mutation） • 高斯变异 （Gaussian mutation）
―It is not the strongest of species that survive, nor the most intelligent, but the one most adaptable to change.‖ ―适者生存”（Survival of the fittest） Charles Darwin(1809-1882)
• 这三种智能计算方法已成为目前智能技术的主流。 • 1994年， 关于演化计算、神经网络、模糊系统的三个 IEEE国际学术会议在美国FLORID州联合举行了“首届 计算智能世界大会” （The First IEEE World Congress on Computational Intelligence, WCCI’94), 把本来是不 同学科领域的专家们聚集在一起，进行了题为“模仿生 命：计算智能 （ Computational Intelligence： Imitating the Life)主题讨论会，取得了关于计算智能 的共识。以后每四年召开一次。
的演化算法的框架为
while (不满足停止准则) do
{由P(t)通过遗传操作并通过选择形成新的种群P(t+1)； 计算P(t+1)中个体的适应值； t := t+1; } END；
注：其中 N 为种群P(t )的大小，称为群体规模。
2.1. 编码(code)
2.1.1 二进制编码 2.1.2 实数编码 2.1.3其它编码
第三章 算 法 举 例
• 例1：Ackley函数：