经典遗传算法应用

结果。
一、遗传算法的应用领域
二、组合优化
随着问题规模的扩大或复杂化，优 化问题的收索空间急剧扩大，有时 在目前的计算机上用枚举法很难甚 至不可能得到其精确最优解。对于 这类复杂问题，人们已经意识到用 遗传算法对于组合优化中的NP完全 问题十分有效，能够得到其满意解。
一、遗传算法的应用领域
三、自动控制
三、遗传算法的应用前景
• 遗传算法最大的优点就在于其较强的全 局搜索能力，近年来 ,遗传算法 (GA)的 卓越性能引起人们的关注 .对于以往难 以解决的函数优化问题 ,复杂的多目标 规划问题 ,工农业生产中的配管、配线 问题 ,以及机器学习 ,图象识别 ,人工 神经网络的权系数调整和网络构造等问 题 ,GA是最有效的方法之一 。
三、遗传算法的应用前景
• 虽然GA在许多优化问题中都有成功的应 用 ,但其本身也存在一些不足 .例如局 部搜索能力差、存在未成熟收敛和随机 漫游等现象 ,从而导致算法的收敛性能 差 ,需要很长时间才能找到最优解 ,这 些不足阻碍了遗传算法的推广应用 .
• 如敛三何 速、改度善遗,使遗传其传算更算好法法地的的应搜用索应于能用实力前际和问提景题高的算解法决的中收 ,
遗传算法借助搜索机制的随机性能够搜索 问题域的全局最优解，因此在控制领域应 用越来越多。例如用遗传算法进行航空控 制系统的优化、基于遗传算法的模糊控制 器优化设计、基于遗传算法的参数辨识、 利用遗传算法进行人工神经网络的结构优 化设计和权值学习，这些都显示出了遗传
算法在控制领域中的良好应用前景
一、遗传算法的应用领域
四、生产调度问题
生产调度问题在许多情况下所建立起来的数 学模型难以精确求解，即使经过一些简化之 后可以进行求解，也会因简化太多而使得求 解结果与实际相差甚远。因此，目前在现实 生产中叶主要靠一些经验进行调度。在单价 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。
• 遗传算法的一些具体应用领域：
一、遗传算法的应用领域
1.函数 优化
2.组合 优化
3.自动 控制
4.生产 调度问
题
5.图像 处理
6.机器 监测诊 断优化
一、遗传算法的应用领域
一、函数的优化
函数优化是遗传算法的经典应用领域， 也是对遗传算法进行性能评价的常用 算例。常规方法对于大规模、多峰多 态函数、含离散变量等问题的有效解 决存在许多困难。遗传算法简单易行、 高效性及其普遍适应性，对一些非线 性、多模型、多目标的函数优化问题， 遗传算法能够可以方便地得到较好的
二、遗传算法具体应用举例
二、遗传算法具体应用举例
• 不断地通 • 过交叉变 • 异以及选 • 择来达到 • 爬山的效 •果
二、遗传算法具体应用举例
二、遗传算法具体应用举例
二、遗传算法具体应用举例
二、遗传算法具体应用举例
二、遗传算法具体应用举例
三、遗传算法的应用前景
• 遗传算法是建立在自然选择和群体遗传 学机理基础上的具有广泛适用性的通用 优化搜索方法,它通过模拟自然界生物体 从低级到高级的进化过程,由初始种群出 发,采用优胜劣汰适者生存的自然法则选 择个体,通过杂交、变异来产生下一代种 群,如此逐代进化,直至满足期望的条件。 该方法具有良好智能性与并行性,是一种 公认的全局搜索能力较强的算法。
一、遗传算法的应用领域
五、图像处理
图像处理和模式识别是计算机视觉中的一个 重要研究领域。在图像处理过程中，如扫描、 特征提取、图像分割等不可避免地会产生一 些误差，这些误差会影响到图像处理和模式 识别的效果。如何使这些误差最小是使计算 机视觉达到实用化的重要要求，遗传算法在 图像处理中的优化计算方面有好的应用，目 前已在图像恢复、图像边缘特征提取、几何
是各国学者一直探索的一个主要课题.之后世界 范围内掀起了关于遗传算法的研究与应用热潮
•完
•不知之处还望之处， 谢谢！
遗传算法的应用
汇 报 人：郭亚东 小组成员：党国华 高阳春
遗传算法的应用
一、遗传算法的应 用领域
二、遗传算法具体 应用举例
三、遗传算法的应 用前景
一、遗传算法的应用领域
• 遗传算法解决经典数学方法无法有效地求出最 优解的复杂的、大规模的难题。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 问题的具体的领域，对问题的种类具有良好的 鲁棒性，其广泛应用于很多学科。
形状识别等方面得到了应用。
一、遗传算法的应用领域
六、机器监测诊断优化问题
遗传算法能够应用于故障诊断模型不连续，不可导具 有多个局部极值且传统的优化方法不能够应用的领域。
例特征选择、神经网络的机构设计和权值训练问题、 小波消噪技术中的消噪阀设置问题，均具有很好的效 果。
二、遗传算法具体应用举例ຫໍສະໝຸດ Baidu
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