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遺傳算法的基本要素(遺傳算法的基本概念)

導(dǎo)讀 關(guān)于遺傳算法的基本要素,遺傳算法的基本概念這個(gè)問(wèn)題很多朋友還不知道,今天小六來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題,現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧!1、遺

關(guān)于遺傳算法的基本要素,遺傳算法的基本概念這個(gè)問(wèn)題很多朋友還不知道,今天小六來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題,現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧!

1、遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法,它是有美國(guó)Michigan大學(xué)J.Holland教授于1975年首先提出來(lái)的,并出版了頗有影響的專(zhuān)著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA這個(gè)名稱才逐漸為人所知,J.Hilland教授所提出的GA通常為簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)。

2、遺傳算法是從代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群(population)開(kāi)始的,而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individual)組成。

3、每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體(chromosome)帶有特征的實(shí)體。

4、染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個(gè)基因的集合,其內(nèi)部表現(xiàn)(即基因型)是某種基因組合,它決定了個(gè)體的形狀的外部表現(xiàn),如黑頭發(fā)的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。

5、因此,在一開(kāi)始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。

6、由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜,我們往往進(jìn)行簡(jiǎn)化,如二進(jìn)制編碼,初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代(generation)演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的近似解,在每一代,根據(jù)問(wèn)題域中個(gè)體的適應(yīng)度(fitness)大小挑選(selection)個(gè)體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進(jìn)行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代表新的解集的種群。

7、這個(gè)過(guò)程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境,末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼(decoding),可以作為問(wèn)題近似最優(yōu)解。

8、遺傳算法特點(diǎn)[編輯本段]遺傳算法是一類(lèi)可用于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的具有魯棒性的搜索算法,與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比,主要有以下特點(diǎn): 遺傳算法以決策變量的編碼作為運(yùn)算對(duì)象。

9、傳統(tǒng)的優(yōu)化算法往往直接決策變量的實(shí)際植本身,而遺傳算法處理決策變量的某種編碼形式,使得我們可以借鑒生物學(xué)中的染色體和基因的概念,可以模仿自然界生物的遺傳和進(jìn)化機(jī)理,也使得我們能夠方便的應(yīng)用遺傳操作算子。

10、2、 遺傳算法直接以適應(yīng)度作為搜索信息,無(wú)需導(dǎo)數(shù)等其它輔助信息。

11、3、 遺傳算法使用多個(gè)點(diǎn)的搜索信息,具有隱含并行性。

12、4、 遺傳算法使用概率搜索技術(shù),而非確定性規(guī)則。

13、遺傳算法的應(yīng)用[編輯本段]由于遺傳算法的整體搜索策略和優(yōu)化搜索方法在計(jì)算是不依賴于梯度信息或其它輔助知識(shí),而只需要影響搜索方向的目標(biāo)函數(shù)和相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù),所以遺傳算法提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的通用框架,它不依賴于問(wèn)題的具體領(lǐng)域,對(duì)問(wèn)題的種類(lèi)有很強(qiáng)的魯棒性,所以廣泛應(yīng)用于許多科學(xué),下面我們將介紹遺傳算法的一些主要應(yīng)用領(lǐng)域: 函數(shù)優(yōu)化。

14、函數(shù)優(yōu)化是遺傳算法的經(jīng)典應(yīng)用領(lǐng)域,也是遺傳算法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)的常用算例,許多人構(gòu)造出了各種各樣復(fù)雜形式的測(cè)試函數(shù):連續(xù)函數(shù)和離散函數(shù)、凸函數(shù)和凹函數(shù)、低維函數(shù)和高維函數(shù)、單峰函數(shù)和多峰函數(shù)等。

15、對(duì)于一些非線性、多模型、多目標(biāo)的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,用其它優(yōu)化方法較難求解,而遺傳算法可以方便的得到較好的結(jié)果。

16、2、 組合優(yōu)化隨著問(wèn)題規(guī)模的增大,組合優(yōu)化問(wèn)題的搜索空間也急劇增大,有時(shí)在目前的計(jì)算上用枚舉法很難求出最優(yōu)解。

17、對(duì)這類(lèi)復(fù)雜的問(wèn)題,人們已經(jīng)意識(shí)到應(yīng)把主要精力放在尋求滿意解上,而遺傳算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。

18、實(shí)踐證明,遺傳算法對(duì)于組合優(yōu)化中的NP問(wèn)題非常有效。

19、例如遺傳算法已經(jīng)在求解旅行商問(wèn)題、 背包問(wèn)題、裝箱問(wèn)題、圖形劃分問(wèn)題等方面得到成功的應(yīng)用。

20、此外,GA也在生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題、自動(dòng)控制、機(jī)器人學(xué)、圖象處理、人工生命、遺傳編碼和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面獲得了廣泛的運(yùn)用。

本文分享完畢,希望對(duì)大家有所幫助。

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