车辆调度与优化之遗传算法

车辆调度与优化之遗传

算法

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遗传算法

遗传算法的遗传操作主要有三种：复制、交叉、变异，这也是遗传算法中最常用的三种算法。

我这次研究的便是第一种操作--复制。

复制操作也叫选择操作，它是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。具有高适应度的位串更有可能在下一代中产生一个或多个子孙。

我感觉简单的拿数据来说复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0~1之间均匀分布的随机数，若某串的复制概率为30%，则当产生的随机数在0.30~1.0之间时，该串被复制，否则被淘汰。

下面以轮盘赌模型为例：

令∑f(f)表示群体的适应度值之总和，f(t)表示种群中第t个染色体的适应度值，它被选择的概率P(t)正好为其适应度值所占份额

f(f)∑f(f)

⁄。即P(t)=f(f)

∑f(f)

如上图表中的数据适应值总和

∑f(f)=2200+1800+1200+950+400+100=6650

所以P(1)的概率为：P(1)=2200/6650=0.331

即适应度为2200被复制的可能为0.331。

同理可得：

P(2)=1800/6650=0.271P(3)=1200/6650=0.180

P(4)=950/6650=0.143P(5)=400/6650=0.060

P(6)=100/6650=0.015

轮盘赌模型

根据上面的理论可以知道P(1)的概率最大，所以最有可能被复制。也就是说从群体中按个体的适应度函数值选择出较适应环境的个体。一般地说，选择将使适应度高的个体繁殖下一代的数目较多，而适应度较小的个体，繁殖下一代的数目较少,甚至被淘汰。