遗传算法中mut变异算子函数说明
遗传算法遗传算法
(5)遗传算法在解空间进行高效启发式搜索,而非盲 目地穷举或完全随机搜索;
(6)遗传算法对于待寻优的函数基本无限制,它既不 要求函数连续,也不要求函数可微,既可以是数学解 析式所表示的显函数,又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数,因而应用范围较广;
(7)遗传算法具有并行计算的特点,因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度,适合大规模复杂问题的 优化。
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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;
Pm:变异概率,一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA(Genetic Algorithms)是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面:
1
(1)遗传:这是生物的普遍特征,亲代把生物信息交 给子代,子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征,物种才能稳定存在。
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(3)生产调度问题 在很多情况下,采用建立数学模型的方法难以对生
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
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遗传算法详解
串3、4配对;然后,随机选取交叉点,设位串1、2的交叉点为k=4,
二者只交换最后一位,从而生成两个新的位串,即 串 串 1 2 : : 1 01 11 00 0 1 0 1 01 11 00 01 0 新 新 1 2串 串
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。
复制操作的初始种群(旧种群)的生成往往是随机产生 的。例如,通过掷硬币20次产生维数n=4的初始种群如下 (正面=1,背面=0):
01101
11000
01000
10011
显然,该初始种群可以看成是一个长度为五位的无符 号二进制数,将其编成四个位串,并解码为十进制的数:
位串1:
01101
13
位串2:
5.1.1 基本遗传学基础
遗传算法是根据生物进化的模型提出的一种优化算法。 自然选择学说是进化论的中心内容,根据进化论,生物的 发展进化主要由三个原因,即遗传、变异和选择。
遗传是指子代总是和亲代相似。遗传性是一切生物所 共有的特性,它使得生物能够把其特性、性状传给后代。 遗传是生物进化的基础。
变异是指子代和亲代有某些不相似的现象,即子代永 远不会和亲代完全一样。它是一切生物所具有的共有特性, 是生物个体之间相互区别的基础。引起变异的原因主要是 生活环境的影响及杂交等。生物的变异性为生物的进化和 发展创造了条件。
遗 传 算 法 详 解 ( 含 M A T L A B 代 码 )
GATBX遗传算法工具箱函数及实例讲解基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴。
它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。
它是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。
遗传算法的操作对象是一群二进制串(称为染色体、个体),即种群,每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发,采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体,使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化进行不断演化,直到满足期望的终止条件。
运算流程:Step 1:对遗传算法的运行参数进行赋值。
参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。
Step 2:建立区域描述器。
根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件,设置变量的取值范围。
Step 3:在Step 2的变量取值范围内,随机产生初始群体,代入适应度函数计算其适应度值。
Step 4:执行比例选择算子进行选择操作。
Step 5:按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6:按变异概率执行离散变异操作。
Step 7:计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值,并执行最优个体保存策略。
Step 8:判断是否满足遗传运算的终止进化代数,不满足则返回Step 4,满足则输出运算结果。
运用遗传算法工具箱:运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便,遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。
目前,基于Matlab的遗传算法工具箱也很多,比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。
实际上,GADS就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。
我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题,其实,主要就是因为用的工具箱不同。
因为,有些人用的是GATBX带有的函数,但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS,GADS当然没有GATBX里的函数,因此运行程序时会报错,当你用MATLAB来编写遗传算法代码时,要根据你所安装的工具箱来编写代码。
遗传算法
遗传算法遗传算法是一种借鉴生物遗传和进化机制寻求最优解的计算方法。
该方法模拟生物进化中的复制、交换、变异等过程,并通过模拟自然选择压力的方式推动问题解集向最优解方向移动。
遗传算法为解决多种难以采用传统数学方法求解的复杂问题提供了新的思路。
1. 遗传算法的发展历史研究者采用计算机模拟生物进化过程并解决优化问题的尝试始于20世纪40至50年代。
20世纪60年代中期,美国密歇根大学的Holland教授提出了位串编码技术,这种编码技术适用于变异操作和交叉操作,他指出在研究和设计人工自适应系统时可借鉴生物遗传的机制,以群体的方式进行自适应搜索。
70年代中期,Holland提出遗传算法的模式定理(Schema Theorem),奠定了遗传算法的理论基础。
11967年,Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中,2设计了遗传算法执行策略和性能评价指标。
他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用,而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指标则仍是目前衡量遗传算法优化性能的主要手段。
1989年,Goldberg出版专著“Genetic Algorithm in Search, Optimization, and Machine learning”3。
该书全面阐述了遗传算法的基本原理及应用,并系统总结了遗传算法的主要研究成果。
该书对遗传算法科学基础的奠定做出了重要贡献。
1991年,Davis编辑出版了专著“Handbook of Genetic Algorithms”,该书中介绍了遗传算法在工程技术和社会生活中的大量应用实例。
41992年,美国斯坦福大学的Koza出版专著“Genetic Programming, on the Programming of Computers by Means of Natural Selection”,在此书中,他将遗传算法应用于计算机程序的优化设计和自动生成,并在此基础上提出遗传编程(Genetic Programming, GP)的概念5。
遗传算法(GA)解决TSP问题
遗传算法(GA)解决TSP问题 遗传算法解决TSP问题遗传算法遗传算法的基本原理是通过作⽤于染⾊体上的基因寻找好的染⾊体来求解问题,它需要对算法所产⽣的每个染⾊体进⾏评价,并基于适应度值来选择染⾊体,使适应性好的染⾊体有更多的繁殖机会,在遗传算法中,通过随机⽅式产⽣若⼲个所求解问题的数字编码,即染⾊体,形成初始种群;通过适应度函数给每个个体⼀个数值评价,淘汰低适应度的个体,选择⾼适应度的个体参加遗传操作,经过遗产操作后的个体集合形成下⼀代新的种群,对这个新的种群进⾏下⼀轮的进化。
TSP问题TSP问题即旅⾏商问题,经典的TSP可以描述为:⼀个商品推销员要去若⼲个城市推销商品,该推销员从⼀个城市出发,需要经过所有城市后,回到出发地。
应如何选择⾏进路线,以使总的⾏程最短。
从图论的⾓度来看,该问题实质是在⼀个带权完全⽆向图中,找⼀个权值最⼩的哈密尔顿回路。
遗传算法解决TSP问题概念介绍:种群 ==> 可⾏解集个体 ==> 可⾏解染⾊体 ==> 可⾏解的编码基因 ==> 可⾏解编码的分量基因形式 ==> 遗传编码适应度 ==> 评价的函数值(适应度函数)选择 ==> 选择操作交叉 ==> 编码的交叉操作变异 ==> 可⾏解编码的变异遗传操作:就包括优选适应性强的个体的“选择”;个体间交换基因产⽣新个体的“交叉”;个体间的基因突变⽽产⽣新个体的“变异”。
其中遗传算法是运⽤遗传算⼦来进⾏遗传操作的。
即:选择算⼦、变异算⼦、交叉算⼦。
遗传算法的基本运算过程(1)种群初始化:个体编码⽅法有⼆进制编码和实数编码,在解决TSP问题过程中个体编码⽅法为实数编码。
对于TSP问题,实数编码为1-n的实数的随机排列,初始化的参数有种群个数M、染⾊体基因个数N(即城市的个数)、迭代次数C、交叉概率Pc、变异概率Pmutation。
(2)适应度函数:在TSP问题中,对于任意两个城市之间的距离D(i,j)已知,每个染⾊体(即n个城市的随机排列)可计算出总距离,因此可将⼀个随机全排列的总距离的倒数作为适应度函数,即距离越短,适应度函数越好,满⾜TSP要求。
遗传算法的基本原理
第二章 遗传算法的基本原理2.1 遗传算法的基本描述2.1.1 全局优化问题全局优化问题的定义:给定非空集合S 作为搜索空间,f :S —>R 为目标函数,全局优化问题作为任务)(max x f Sx ∈给出,即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。
全局最大值(点)的定义:函数值+∞<=)(**x f f 称为一个全局最大值,当且仅当x ∀S x ∈,(ρi i b a <,i 12)定义适应度函数f(X);3)确定遗传策略,包括群体规模,选择、交叉、变异算子及其概率。
4)生成初始种群P ;5)计算群体中各个体的适应度值;6)按照遗传策略,将遗传算子作用于种群,产生下一代种群;7)迭代终止判定。
遗传算法涉及六大要素:参数编码,初始群体的设定,适应度函数的设计,遗传操作的设计,控制参数的设定,迭代终止条件。
2.1.3 遗传编码由于GA 计算过程的鲁棒性,它对编码的要求并不苛刻。
原则上任何形式的编码都可以,只要存在合适的对其进行操作的遗传算子,使得它满足模式定理和积木块假设。
由于编码形式决定了交叉算子的操作方式,编码问题往往称作编码-交叉问题。
对于给定的优化问题,由GA 个体的表现型集合做组成的空间称为问题(参数)空间,由GA 基因型个体所组成的空间称为GA 编码空间。
遗传算子在GA 编码空间中对位串个体进行操作。
定义:由问题空间向GA 编码空间的映射称为编码,而有编码空间向问题空间的映射成为译码。
1)2)3)它们对1)2)k =1,2,…,K; l =1,2,…,L; K=2L其中,个体的向量表示为),,,(21kL k k k a a a a =,其字符串形式为kL k k k a a a s 21=,s k 称为个体a k 对应的位串。
表示精度为)12/()(--=∆L u v x 。
将个体又位串空间转换到问题空间的译码函数],[}1,0{:v u L →Γ的公式定义为:对于n 维连续函数),,2,1](,[),,,,(),(21n i v u x x x x x x f i i i n =∈=,各维变量的二进制编码位串的长度为l i ,那么x 的编码从左到右依次构成总长度为∑==ni i l L 1的二进制编码位串。
遗传算法中交叉算子和变异算子的作用
遗传算法中交叉算子和变异算子的作用全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一种基于生物进化原理的优化算法,其主要思想是模拟生物进化的过程,通过模拟遗传、突变和自然选择等操作来寻找问题的最优解。
在遗传算法中,交叉算子和变异算子是两个重要的操作,它们分别负责遗传信息的交换与改变,对算法的性能和收敛速度有着重要的影响。
交叉算子是遗传算法中处理遗传信息的重要操作之一。
它模拟了生物界中的杂交现象,通过交叉操作可以将两个个体的染色体信息重新组合,产生新的个体。
这种重新组合的过程可以带来某种程度上的多样性,从而有利于保持种群的多样性,防止算法过早陷入局部最优解。
交叉算子通常包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉等不同的方法,其中单点交叉是最常用的一种。
以一个简单的二进制编码的遗传算法为例,假设染色体长度为5,两个个体分别为10011和01100,进行单点交叉,则可得到如下的交叉结果:父代1:1 0 0 1 1父代2:0 1 1 0 0交叉点:↑交叉后:1 0 0 0 0交叉后:0 1 1 1 1通过交叉算子的作用,可以看到新个体的染色体信息是两个父代的信息进行重新组合得到的,从而带来了新的遗传信息。
这种信息的重新组合可以增加种群的多样性,有助于增加算法的全局搜索能力,使得算法更有可能找到最优解。
相对于交叉算子,变异算子是一种更为局部的操作。
变异算子的作用是在种群中对个体的染色体信息进行随机的变动,以增加种群的多样性。
变异操作可以在一定程度上破坏个体的优势结构,引入新的遗传信息,从而有助于避免陷入局部最优解。
变异算子通常包括比特翻转、基因插入、基因删除等不同的方法。
以前文的例子为例,如果对新个体进行一次比特翻转的变异操作,则可能得到如下的结果:变异前:1 0 0 0 0变异后:1 0 0 1 0通过变异操作,原本的个体信息得到了一定的改变,引入了新的遗传信息。
这种变化有助于增加种群的多样性,使得算法更有可能跳出局部最优解,向全局最优解前进。
遗传算法
而最差个体的生存机会将被剥夺。当前全体中的最
佳个体将快速充满整个群体,导致群体多样性迅速 降低,GA也就过早地丧失了进化能力。
染色体的 适应度和所占的比例
用转轮方法进行选择
10个染色体种群按比例的选择过程
染色体被选的概率
染色体编号
适应度 被选概率
1
8
8
2
2
10
3
17
27
4
7
34
5
2
36
6
12
48
k=1,2,„, K;
a ki 0 或 1
K 2L i=1,2,„, L;
几点说明:
(1)区间[u,v]被离散化为有限的集合 S ,表示的精度 L 为 x (u v) /(2 1) ; (2) ak (ak1 , ak 2 ,, akL ) 写成染色体的形式就是
L
sk ak1ak 2 akL
要求两者相等,解得
pm pm pm L pm (a j ) 1 (1 pm )
可以看出, pm pm ,染色体越短, p m 比 p m 越大。
传统变异方式下的计算量为 n L , 新的变异方式下 的计算量 n pm (a j ) L ,两者计算量的差异为
自然选择也可以理解为随机变异的非随机淘汰 和保存。变异提供选择的材料,但变异并不具有目 的性,也就是说它不是“定向”的或“决定”的, 而是相反,即它是盲目的随机的。可以这样说正是 变异的随机性产生了选择信息从而使选择成为可能 ,它构成了选择的前提。选择作用于表型,如果变 异不影响表型,不影响适应度,则选择不会发生。 一方面,变异导致了种群基因库中不确定性的增加 ,另一方面,选择又使这种不确定性减少,但这并 不是一个简单的循环,因为经变异(变异的随机性 保证将有一定的概率使得该变异改善了原基因型的 适应度)和选择之后,种群基因库可能到达了一个 新的适应度更高的稳态。
遗传算法函数
种群表示和初始化函数bs2rv: 二进制串到实值的转换Phen=bs2rv(Chrom,FieldD)FieldD=[len, lb, ub, code, scale, lbin, ubin]code(i)=1为标准的二进制编码,code(i)=0为格雷编码scale(i)=0为算术刻度,scale(i)=1为对数刻度函数crtbp: 创建初始种群[Chrom,Lind,BaseV]=crtbp(Nind,Lind)[Chrom,Lind,BaseV]=crtbp(Nind,BaseV)[Chrom,Lind,BaseV]=crtbp(Nind,Lind,BaseV)Nind指定种群中个体的数量,Lind指定个体的长度函数crtrp: 创建实值原始种群Chrom=crtrp(Nind,FieldDR)适应度计算函数ranking: 基于排序的适应度分配(此函数是从最小化方向对个体进行排序的)FitV=ranking(ObjV)FitV=ranking(ObjV, RFun)FitV=ranking(ObjV, RFun, SUBPOP)Rfun(1)线性排序标量在[1 2]间为,非线性排序在[1 length(ObjV)-2]Rfun(2)指定排序方法,0为线性排序,1为非线性排序SUBPOP指明ObjV中子种群的数量,默认为1选择高级函数select: 从种群中选择个体SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV)SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV, GGAP)SelCh=select(SEL_F, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP)SEL_F是一字符串,为一低级选择函数名,如rws或susGGAP指出了代沟,默认为1;也可大于1,允许子代数多于父代的数量rws: 轮盘赌选择NewChrIx=rws(FitnV, Nsel) 使用轮盘赌选择从一个种群中选择Nsel个个体NewChrIx 是为育种选择的个体的索引值sus: 随机遍历抽样NewChrIx=sus(FitnV, Nsel)交叉高级函数recombin: 重组个体NewChrom=recombin(REC_F, Chrom)NewChrom=recombin(REC_F, Chrom, RecOpt)NewChrom=recombin(REC_F, Chrom, RecOpt, SUBPOP)REC_F是包含低级重组函数名的字符串,例如recdis,recint,reclin,xovdp, xovdprs, xovmp, xovsh, xovshrs, xovsp, xovsprsrecdis: 离散重组NewChrom=recdis(OldChorm)recint: 中间重组NewChrom=recint(OldChorm)reclin: 线性重组NewChrom=reclin(OldChorm)xovdp: 两点交叉NewChrom=xovdp(OldChrom, XOVR)XOVR为交叉概率,默认为0.7Xovdprs: 减少代理的两点交叉NewChrom=xovdprs(OldChrom, XOVR)Xovmp: 多点交叉NewChrom=xovmp(OldChrom, XOVR, Npt, Rs)Npt指明交叉点数,0 洗牌交叉;1 单点交叉;2 两点交叉;默认为0 Rs指明使用减少代理,0 不减少代理;1 减少代理;默认为0 Xovsh: 洗牌交叉NewChrom=xovsh(OldChrom, XOVR)Xovshrs: 减少代理的洗牌交叉NewChrom=xovshrs(OldChrom, XOVR)Xovsp: 单点交叉NewChrom=xovsp(OldChrom, XOVR)Xovsprs: 减少代理的单点交叉NewChrom=xovsprs(OldChrom, XOVR)变异高级函数mutate: 个体的变异NewChorm=mutate(MUT_F, OldChorm, FieldDR) NewChorm=mutate(MUT_F, OldChorm, FieldDR, MutOpt)NewChorm=mutate(MUT_F, OldChorm, FieldDR, MutOpt, SUBPOP)MUT_F为包含低级变异函数的字符串,例如mut, mutbga, recmutmut: 离散变异算子NewChrom=mut(OldChorm, Pm)NewChrom=mut(OldChorm, Pm, BaseV)Pm为变异概率,默认为Pm=0.7/Lindmutbga: 实值种群的变异(遗传算法育种器的变异算子)NewChrom=mutbga(OldChorm, FieldDR)NewChrom=mubga(OldChorm, FieidDR, MutOpt)MutOpt(1)是在[ 0 1]间的重组概率的标量,默认为1MutOpt(2)是在[0 1]间的压缩重组范围的标量,默认为1(不压缩)recmut: 具有突变特征的线性重组NewChrom=recmut(OldChorm, FieldDR)NewChrom=recmut(OldChorm, FieidDR, MutOpt)重插入函数reins: 重插入子群到种群Chorm=reins(Chorm, SelCh)Chorm=reins(Chorm, SelCh, SUBPOP)Chorm=reins(Chorm, SelCh, SUBPOP, InsOpt, ObjVch)[Chorm, ObjVch]=reins(Chorm, SelCh, SUBPOP, InsOpt, ObjVch, ObjVSel)InsOpt(1)指明用子代代替父代的选择方法,0为均匀选择,1为基于适应度的选择,默认为0InsOpt(2)指明在[0 1]间每个子种群中重插入的子代个体在整个子种群的中个体的比率,默认为1 ObjVch包含Chorm中个体的目标值,对基于适应度的重插入是必需的ObjVSel包含Selch中个体的目标值,如子代数量大于重插入种群的子代数量是必需的其他函数矩阵复试函数rep: MatOut=rep(MatIn, REPN) REPN为复制次数。
遗传算法介绍
s1’’ =11100(28), s2’’ = 01001(9) s3’’ =11000(24), s4’’ = 10011(19)
这一轮仍然不会发生变异。
于是,得第三代种群S3:
s1=11100(28), s2=01001(9) s3=11000(24), s4=10011(19)
做交叉运算,让s1’与s4’,s2’与s3’ 分别交换 后两位基因,得
s1’’=11111(31), s2’’=11100(28) s3’’=11000(24), s4’’=10000(16)
这一轮仍然不会发生变异。
于是,得第四代种群S4:
s1=11111(31), s2=11100(28) s3=11000(24), s4=10000(16)
染色体 适应度 选择概率 积累概率 选中次数
s1=01101 169
0.14
0.14
1
s2=11000 576
0.49
0.63
2
69
0
s4=10011 361
0.31
1.00
1
于是,经复制得群体:
s1’ =11000(24), s2’ =01101(13) s3’ =11000(24), s4’ =10011(19)
例如,对于5个城市的TSP,我们用符号A、 B、C、D、E代表相应的城市,用这5个符号的 序列表示可能解即染色体。
然后进行遗传操作。设 s1=(A, C, B, E, D, A),s2=(A, E, D, C, B, A)
实施常规的交叉或变异操作,如交换后三位,得
s1’=(A,C,B,C,B,A), s2’=(A,E,D,E,D,A) 或者将染色体s1第二位的C变为E,得
遗传算法的基本原理和方法
遗传算法的基本原理和⽅法遗传算法的基本原理和⽅法⼀、编码编码:把⼀个问题的可⾏解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换⽅法。
解码(译码):遗传算法解空间向问题空间的转换。
⼆进制编码的缺点是汉明悬崖(Hamming Cliff),就是在某些相邻整数的⼆进制代码之间有很⼤的汉明距离,使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。
格雷码(Gray Code):在相邻整数之间汉明距离都为1。
(较好)有意义的积⽊块编码规则:所定编码应当易于⽣成与所求问题相关的短距和低阶的积⽊块;最⼩字符集编码规则,所定编码应采⽤最⼩字符集以使问题得到⾃然的表⽰或描述。
⼆进制编码⽐⼗进制编码搜索能⼒强,但不能保持群体稳定性。
动态参数编码(Dynamic Paremeter Coding):为了得到很⾼的精度,让遗传算法从很粗糙的精度开始收敛,当遗传算法找到⼀个区域后,就将搜索现在在这个区域,重新编码,重新启动,重复这⼀过程,直到达到要求的精度为⽌。
编码⽅法:1、⼆进制编码⽅法缺点:存在着连续函数离散化时的映射误差。
不能直接反映出所求问题的本⾝结构特征,不便于开发针对问题的专门知识的遗传运算算⼦,很难满⾜积⽊块编码原则2、格雷码编码:连续的两个整数所对应的编码之间仅仅只有⼀个码位是不同的,其余码位都相同。
3、浮点数编码⽅法:个体的每个基因值⽤某⼀范围内的某个浮点数来表⽰,个体的编码长度等于其决策变量的位数。
4、各参数级联编码:对含有多个变量的个体进⾏编码的⽅法。
通常将各个参数分别以某种编码⽅法进⾏编码,然后再将他们的编码按照⼀定顺序连接在⼀起就组成了表⽰全部参数的个体编码。
5、多参数交叉编码:将各个参数中起主要作⽤的码位集中在⼀起,这样它们就不易于被遗传算⼦破坏掉。
评估编码的三个规范:完备性、健全性、⾮冗余性。
⼆、选择遗传算法中的选择操作就是⽤来确定如何从⽗代群体中按某种⽅法选取那些个体遗传到下⼀代群体中的⼀种遗传运算,⽤来确定重组或交叉个体,以及被选个体将产⽣多少个⼦代个体。
matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释
matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释problem setup and results设置与结果problemfitness function适应度函数number of variable变量数constraints约束linear inequalities线性不等式,A*x<=b形式,其中A是矩阵,b是向量linear equalities线性等式,A*x=b形式,其中A是矩阵,b是向量bounds定义域,lower下限,upper上限,列向量形式,每一个位置对应一个变量nonlinear constraint function非线性约束,用户定义,非线性等式必须写成c=0形式,不等式必须写成c<=0形式integer variable indices整型变量标记约束,使用该项时Aeq和beq必须为空,所有非线性约束函数必须返回一个空值,种群类型必须是实数编码run solver and view results求解use random states from previous run使用前次的状态运行,完全重复前次运行的过程和结果populationpopulation type编码类型double vector实数编码,采用双精度bitstring二进制编码对于生成函数和变异函数,只能选用uniform和custom,对于杂交函数,只能使用scattered singlepoint,twopoint或custom不能使用hybrid function和nonlinear constraint functioncustom 自定义population size:种群大小creation function:生成函数,产生初始种群constraint dependent:约束相关,无约束时为uniform,有约束时为feasible population uniform:均匀分布feasible population :自适应种群,生成能够满足约束的种群initial population:初始种群,不指定则使用creation function生成,可以指定少于种群数量的种群,由creation function完成剩余的initial scores:初始值,如果不指定,则有计算机计算适应度函数作为初始值,对于整型约束不可用,使用向量表示initial range:初始范围,使用向量矩阵表示,第一行表示范围的下限,第二行表示上限fitness scaling:适应度尺度rank:等级。
(完整版)遗传算法简介及代码详解
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: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)。
遗传算法与蚁群算法的融合研究
遗传算法与蚁群算法的融合研究赵义武;牛庆银;王宪成【摘要】遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高.而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢.通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法.并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2010(010)016【总页数】4页(P4017-4020)【关键词】遗传算法;蚁群算法;融合;优化【作者】赵义武;牛庆银;王宪成【作者单位】装甲兵工程学院基础部数学室,北京,100072;装甲兵工程学院基础部数学室,北京,100072;装甲兵工程学院机械系,北京,100072【正文语种】中文【中图分类】TP183随着科技的发展和工程问题范围的拓宽,问题的规模和复杂度越来越大,单一算法的优化结果往往不够理想,而算法理论研究的落后也导致了单一算法性能改进程度的局限性,同时每一种算法都有其自身的优势和缺陷,都会面临时间性能和优化性能的双重挑战。
所以,如何合理结合各种算法的优点来构造新算法,使其兼具时间性能和优化性能就非常有实际意义。
基于这种现状,算法融合的思想成为提高算法优化性能的一个重要且有效的途径,其出发点就是使各种单一算法相互取长补短,产生更好的优化效率。
遗传算法(Genetic Algorithm)是美国密执安大学的约翰·荷兰德(John Holland)教授于1975年提出的,它的基本思想是依据达尔文(Darwin)的进化论和孟德尔(Mondel)遗传学说[1,2],它首先随机生成一个初始种群,然后模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程,不断进化生成新的种群,并根据预定的目标适应度函数对种群个体进行评价,按照适者生存、优胜劣汰的原则,引导进化过程向着最优逼近,同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体,以求得满足要求的最优解[3,4]。
算法】超详细的遗传算法(GeneticAlgorithm)解析
算法】超详细的遗传算法(GeneticAlgorithm)解析01 什么是遗传算法?1.1 遗传算法的科学定义遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向。
遗传算法以一种群体中的所有个体为对象,并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。
其中,选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作;参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。
1.2 遗传算法的执行过程(参照百度百科)遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码。
初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。
遗传算法中交叉算子和变异算子的作用
遗传算法中,交叉算子和变异算子都是用来模拟生物进化过程中的遗传和变异机制的。
具体分析如下:
交叉算子:它的主要作用是组合父母染色体的特征以产生后代,这有助于探索解空间中的新区域。
通过交叉操作,遗传算法能够在搜索过程中保持和增加种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力。
交叉操作通常涉及选择一个或多个点来切割父母的染色体,并交换这些点之间的基因序列,以产生新的后代染色体。
变异算子:它的主要作用是在染色体上引入小的随机变化。
变异操作通常以较低的概率发生,因为过高的变异率可能会导致优秀个体特征的破坏。
然而,适度的变异对于维持种群多样性至关重要,并且可以帮助遗传算法逃离局部最优解,从而增强算法的局部搜索能力和防止早熟收敛。
总的来说,交叉算子和变异算子在遗传算法中扮演着至关重要的角色。
交叉算子负责生成具有父母双方特性的新个体,推动种群向更有希望的区域进化;而变异算子则通过引入随机性来维持种群的多样性,帮助算法探索新的解空间并避免陷入局部最优。
两者相互配合,共同促进遗传算法向着全局最优解的方向进化。
遗传算法简单易懂的例子
遗传算法简单实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:(1) 个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串,所以必须把变量x1, x2 编码为一种符号串。
本题中,用无符号二进制整数来表示。
因 x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数,所以分别用3位无符号二进制整数来表示,将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型,表示一个可行解。
例如,基因型 X=101110 所对应的表现型是:x=[ 5,6 ]。
个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。
(2) 初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作,需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。
本例中,群体规模的大小取为4,即群体由4个个体组成,每个个体可通过随机方法产生。
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遗传到下一代群体中。
一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。
本例中,我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。
其具体操作过程是:•先计算出群体中所有个体的适应度的总和fi ( i=1.2,…,M );•其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / fi ,它即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率,•每个概率值组成一个区域,全部概率值之和为1;•最后再产生一个0到1之间的随机数,依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
(5) 交叉运算交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要操作过程,它以某一概率相互交换某两个个体之间的部分染色体。
第10章 遗传算法
【定义10.7】遗传算子。 遗传算子(genetic operators)是指作用在个体上的各种遗传操作。虽然 在遗传算法的发展过程中产生了一些特殊的遗传算子,例如免疫算子,但是 几乎所有遗传算法中都包含 三种基本的遗传算子:选择算子 (selection operator)、交叉算子和变异算子。 【定义10.8】选择算子。 在生物的遗传进化过程中,对生存环境适应度较高的个体将有更多机会 遗传到下一代;而对生存环境适应度较低的个体,其个体遗传到下一代的机 会也较少,此即生物界中的“优胜劣汰、适者生存”的自然选择(selection) 。在遗传算法中,选择算子模拟了生物界的自然选择过程。所谓选择算子 (selection operator),是指在适应度的基础上,按照某种规则或方法从当 前代的种群中选择出一些适应度高的个体遗传到下一代种群中。 目前常用的选择方法有轮盘赌方法、最佳个体保留法、期望法、截断选 择法和竞争法等。
7
10.3 基本步骤
1 O.3.1
能解。
概述
遗传算法在设计பைடு நூலகம்需要考虑以下几个问题。 (1)确定编码方式,以便对问题的解进行编码,即用个体表示问题的可
(2)确定种群大小规模。 (3)确定适应度函数,决定个体适应度的评估标准。 (4)确定选择的方法及选择率。 (5)确定交叉的方法及交叉率。 (6)确定变异的方法及变异率。 (7)确定进化的终止条件。 虽然在实际应用中遗传算法的形式出现了不少变形,但这些遗传算法都有共 同的特点,即通过对自然界进化过程中自然选择、交叉、变异机理的模仿,来 完成对最优解的搜索过程。基于这个共同的特点,Goldberg总结了一种统一的 最基本的遗传算法,该算法被称为基本遗传算法(simple genetic algorithm ,SGA)。
遗传算法的三种算子
遗传算法的三种算子遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法,广泛应用于优化、机器学习、复杂系统建模等领域。
它通过对候选解进行适应度评估,并依据遗传机制的原理,通过选择、交叉、变异等算子对群体进行进化,从而找到问题的最优解。
在遗传算法中,选择、交叉和变异是三种关键的算子,下面将分别介绍。
1.选择(Selection)选择是遗传算法的基本操作,其目的是通过筛选出适应度优良的个体来提高种群的整体适应度。
遗传算法中常用的选择算子有轮盘赌选择、竞争选择、锦标赛选择等。
轮盘赌选择是一种决定个体选择概率的方法,其思想类似于轮盘赌,适应度较高的个体被选中的概率较大。
竞争选择要求每个个体都与其他个体进行竞争,最终仅选取胜出的个体进入下一代。
锦标赛选择则将一组个体分为若干组,每组进行比赛,胜出者进入下一代。
选择算子的主要优点是减少不良解的遗传,保留优良解的遗传,从而提高种群的适应度。
2.交叉(Crossover)在自然界中,交叉是生物遗传的一种非常普遍的现象。
在遗传算法中,交叉算子是将不同父母的染色体信息重新组合,产生新的个体。
交叉算子的应用可以增加种群的多样性,避免早熟收敛和局部最优问题。
常用的交叉算子有单点交叉、两点交叉、均匀交叉等。
单点交叉是指在某一随机交叉点将两个染色体切割开,然后将切割点之后的部分互换得到新的染色体;两点交叉则是在两个随机交叉点之间的部分进行互换;均匀交叉则随机选择两个参与交叉点的位置,然后按不同概率将两个染色体互换,从而产生新的个体。
交叉算子的基本思想是利用父母之间的“优良基因”,产生更合适的群体,从而加速种群进化。
3.变异(Mutation)变异是一种打破种群术语的操作,通过随机变更某些基因信息,产生新的个体。
变异算子的主要目的是增加种群的多样性,避免早熟收敛和局部最优问题。
遗传算法中常用的变异算子有位变异、改变符号位等。
位变异是指在某个随机位置上,改变染色体上的一个基因信息;改变符号位则是将染色体上的某个基因信息由正变为负,或由负变为正。
遗传算法中mut变异算子函数说明
% MUT.m%% This function takes the representation of the current population,% mutates each element with given probability and returns the resulting% population.%这个函数代表当前种群,其中的每一个元素在变异概率下发生变化,并返回新的种群。
% Syntax: NewChrom = mut(OldChrom,Pm,BaseV)%语法:新种群=mut(当前种群,变异概率,染色体个体元素的变异的基本字符)%注意:变异概率省略时为0.7/Lind(Lind为染色体长度),BaseV省略时种群为二进制编码% Input parameters:%输入参数:%% OldChrom - A matrix containing the chromosomes of the% current population. Each row corresponds to% an individuals string representation.%当前种群-一个矩阵包含当前人口的染色体。
每一行对应一个字符串表示。
%% Pm - Mutation probability (scalar). Default value% of Pm = 0.7/Lind, where Lind is the chromosome% length is assumed if omitted.%变异概率-变异概率(标量)。
假定如果省略时,其默认值为0.7/Lind(Lind是染色体长度) %% BaseV - Optional row vector of the same length as the% chromosome structure defining the base of the% individual elements of the chromosome. Binary% representation is assumed if omitted.%染色体个体元素的变异的基本字符-染色体的单个元素的字符由染色体结构(相同长度的行%向量)定义的,假定如果省略时,默认为是二进制的。
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% MUT.m
%
% This function takes the representation of the current population,
% mutates each element with given probability and returns the resulting
% population.
%这个函数代表当前种群,其中的每一个元素在变异概率下发生变化,并返回新的种群。
% Syntax: NewChrom = mut(OldChrom,Pm,BaseV)
%语法:新种群=mut(当前种群,变异概率,染色体个体元素的变异的基本字符)
%注意:变异概率省略时为0.7/Lind(Lind为染色体长度),BaseV省略时种群为二进制编码% Input parameters:
%输入参数:
%
% OldChrom - A matrix containing the chromosomes of the
% current population. Each row corresponds to
% an individuals string representation.
%当前种群-一个矩阵包含当前人口的染色体。
每一行对应一个字符串表示。
%
% Pm - Mutation probability (scalar). Default value
% of Pm = 0.7/Lind, where Lind is the chromosome
% length is assumed if omitted.
%变异概率-变异概率(标量)。
假定如果省略时,其默认值为0.7/Lind(Lind是染色体长度)%
% BaseV - Optional row vector of the same length as the
% chromosome structure defining the base of the
% individual elements of the chromosome. Binary
% representation is assumed if omitted.
%染色体个体元素的变异的基本字符-染色体的单个元素的字符由染色体结构(相同长度的行%向量)定义的,假定如果省略时,默认为是二进制的。
%
% Output parameter:
%输出参数:
% NewChrom - A Matrix containing a mutated version of
% OldChrom.
%新种群-当前种群变异后的矩阵。
% Author: Andrew Chipperfield
% Date: 25-Jan-94
%
% Tested under MATLAB v6 by Alex Shenfield (21-Jan-03)
%举例说明该函数,利用OldChrom=crtbp(5,5)得到OldChrom=
1 1 0 0 1
0 0 0 0 0
0 1 0 1 1
0 1 0 0 0
0 0 1 1 0
function NewChrom = mut(OldChrom,Pm,BaseV)
%新种群=mut(当前种群,变异概率,染色体个体元素的变异的基本字符).
% get population size (Nind) and chromosome length (Lind)
%得到个体数(Nind)和染色体长度(Lind)。
[Nind, Lind] = size(OldChrom) ; %返回值为Nind=5,Lind=5
% check input parameters
%检查输入参数
if nargin < 2, Pm = 0.7/Lind ; end
if isnan(Pm), Pm = 0.7/Lind; end
%上面2个if条件用来确定Pm的值。
%第一个if:如果输入参数个数小于2,返回Pm为0.7/Lind。
%第二个if:如果输入的Pm不是数,返回Pm为0.7/Lind。
%注:nargin是用来判断输入变量个数的函数。
Isnan的函数功能:判断函数组的元素是否是%NaN(Not a Number)。
例如输入isnan(NaN),返回值为1;输入isnan(3),返回值为0.
if (nargin < 3), BaseV = crtbase(Lind); end
if (isnan(BaseV)), BaseV = crtbase(Lind); end
if (isempty(BaseV)), BaseV = crtbase(Lind); end
%上面的3个if条件用来确定BaseV的值。
%第一个if:如果输入参数个数小于3,则执行BaseV= crtbase(Lind)的命令,并返回BaseV %的值。
%第二个if:如果输入的BaseV不是数(如:NaN),则也执行BaseV = crtbase(Lind)的命令,%并返回BaseV的值。
%第三个if:如果输入的BaseV为空(如:[]),则也执行BaseV = crtbase(Lind)的命令,并返%回BaseV的值。
%注:isempty的函数功能:判断一个数组是否为空。
如果为空,返回值为1;如果非空,返%回值为0.例如输入isempty([]),返回值为1,;输入isempty(1),返回值为0。
if (nargin == 3) & (Lind ~= length(BaseV))
error('OldChrom and BaseV are incompatible'), end
%如果输入参数个数为3,而且矩阵列数不等于BaseV的长度,则会出现‘当前种群和基本%字符不匹配’的错误
% create mutation mask matrix
%创建突变掩模矩阵
BaseM = BaseV(ones(Nind,1),:) ;
%ones(5,1)=
1
1
1
1
1
%由BaseM = BaseV(ones(Nind,1),:) 得到BaseM=
BaseM=
2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
% perform mutation on chromosome structure
%在染色体结构上执行突变
NewChrom = rem(OldChrom+(rand(Nind,Lind)<Pm).*ceil(rand(Nind,Lind).*(BaseM-1)),BaseM);
%分布计算上式如下rand(5,5)=
0.9631 0.6241 0.0377 0.2619 0.1068
0.5468 0.6791 0.8852 0.3354 0.6538
0.5211 0.3955 0.9133 0.6797 0.4942
0.2316 0.3674 0.7962 0.1366 0.7791
0.4889 0.9880 0.0987 0.7212 0.7150
%注:rand(m,n)是返回一个m行n列的随机矩阵,其中每个元素都小于1且大于0。
% rand(Nind,Lind)<Pm=
0 0 1 0 1
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 1 0
0 0 1 0 0
% ceil(rand(Nind,Lind)=
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
%注:ceil函数功能是把矩阵中所有元素取整,且不小于原来元素的最小整数。
%BaseM-1=
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
%由上可知rand(Nind,Lind)<Pm).*ceil(rand(Nind,Lind).*(BaseM-1)=
0 0 1 0 1
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 1 0
0 0 1 0 0
%故有
NewChrom = rem(OldChrom+(rand(Nind,Lind)<Pm).*ceil(rand(Nind,Lind).*(BaseM-1)),BaseM)=
1 1 1 0 0
0 0 0 0 0
0 1 0 1 1
0 1 0 1 0
0 0 0 1 0
%注:rem在上面运算中的函数功能是:2个相同结构的矩阵取模,即其中每一个元素对应取模。