搜档网
当前位置:搜档网 › 遗传算法 (1)

遗传算法 (1)

遗传算法 (1)
遗传算法 (1)

遗传算法定义

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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,它是有美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA这个名称才逐渐为人所知,J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法(SGA)。

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务汰的原理,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。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。

遗传算法特点

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的优化算法相比,主要有以下特点:

1、遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身,而遗传算法处理决策变量的某种编码形式,使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念,可以模仿自然界生物的遗传和进化机理,也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。

2、遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其它辅助信息。

3、遗传算法使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性。

4、遗传算法使用概率搜索技术,而非确定性规则。

遗传算法的应用

由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识,而只需要影响搜索方向的目标击数和相应的适应度击数,所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架,它不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,

所以广泛应用于许多科学,下面我们将介绍遗传算法的一些主要应用领域:

1、击数优化。

击数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例,许多人构造出了各种各样复杂形式的测试击数:连续击数和离散击数、凸击数和凹击数、低维击数和高维击数、单峰击数和多峰击数等。对于一些非线性、多模型、多目标的击数优化问题,用其它优化方法较难求解,而遗传算法可以方便的得到较好的结果。

2、组合优化

随着问题规模的增大,组合优化问题的搜索空间也急剧增大,有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题,人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上,而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明,遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。

此外,GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。」

遗传算法的现状

进入90年代,遗传算法迎来了兴盛发展时期,无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃,不但它的应用领域扩大,而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高,同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展,这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。

随着应用领域的扩展,遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向:一是基于遗传算法的机器学习,这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合,这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展,而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象,其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象,而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用,五是遗传算法和进化规划

(Evolution Programming,EP)以及进化策略(Evolution Strategy,ES)等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的,同遗传算法一样,它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法,即同遗传算法具有相同之处,也有各自的特点。目前,这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。

1991年 D.Whitey在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子(Adjacency based crossover),这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉,并将其应用到了TSP问题中,通过实验对其进行了验证。

D.H.Ackley等提出了随即迭代遗传爬山法(Stochastic Iterated Genetic Hill-climbing,SIGH)采用了一种复杂的概率选举机制,此机制中由m个“投票者”来共同决定新个体的值(m表示群体的大小)。实验结果表明,SIGH与单点交叉、均匀交叉的神经遗传算法相比,所测试的六个击数中有四个表现出更好的性能,而且总体来讲,SIGH 比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。

H.Bersini和G.Seront将遗传算法与单一方法(simplex method)结合起来,形成了一种叫单一操作的多亲交叉算子(simplex crossover),该算子在根据两个母体以及一个额外的个体产生新个体,事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果一致。同时,文献还将三者交叉算子与点交叉、均匀交叉做了比较,结果表明,三者交叉算子比其余两个有更好的性能。

国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。2002年,戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想,对不同种群基于不同的遗传策略,如变异概率,不同的变异算子等来搜索变量空间,并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流,以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题

2004年,赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA)。该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,在用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体。

2005年,江雷等针对并行遗传算法求解TSP问题,探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化。

遗传算法的一般算法

遗传算法是基于生物学的,理解或编程都不太难。下面是遗传算法的一般算法

创建一个随机的初始状态

初始种群是从解中随机选择出来的,将这些解比喻为染色体或基因,该种群被称为第一代,这和符号人工智能系统的情况不一样,在那里问题的初始状态已经给定了。

评估适应度

对每一个解(染色体)指定一个适应度的值,根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。不要把这些“解”与问题的“答案”混为一谈,可以把它理解成为要得到答案,系统可能需要利用的那些特性。

繁殖(包括子代突变)

带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发生突变)。后代是父母的产物,他们由来自父母的基因结合而成,这个过程被称为“杂交”。

下一代

如果新的一代包含一个解,能产生一个充分接近或等于期望答案的输出,那么问题就已经解决了。如果情况并非如此,新的一代将重复他们父母所进行的繁衍过程,一代一代演化下去,直到达到期望的解为止。

并行计算

非常容易将遗传算法用到并行计算和群集环境中。一种方法是直接把每个节点当成一个并行的种群看待。然后有机体根据不同的繁殖方法从一个节点迁移到另一个节点。另一种方法是“农场主/劳工”体系结构,指定一个节点为“农场主”节点,负责选择有机体和分派适应度的值,另外的节点作为“劳工”节点,负责重新组合、变异和适应度击数的评估。

术语说明

由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法,所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识,下面是我们将会用来的一些术语说明:

一、染色体(Chronmosome)

染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。

二、基因(Gene)

基因是串中的元素,基因用于表示个体的特征。例如有一个串S=1011,则其中的1,0,1,1这4个元素分别称为基因。它们的值称为等位基因(Alletes)。

三、基因地点(Locus)

基因地点在算法中表示一个基因在串中的位置称为基因位置(Gene Position),有时也简称基因位。基因位置由串的左向右计算,例如在串S=1101 中,0的基因位置是3。

四、基因特征值(Gene Feature)

在用串表示整数时,基因的特征值与二进制数的权一致;例如在串S=1011 中,基因位置3中的1,它的基因特征值为2;基因位置1中的1,它的基因特征值为8。

五、适应度(Fitness)

各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)。为了体现染色体的适应能力,引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的击数,叫适应度击数. 这个击数是计算个体在群体中被使用的概率。

遗传算法实例

例子

基于遗传算法的人工生命模拟

#include

#include

#include

#include

#include

#include

#include "graph.c"

/* 宏定义*/

#define TL1 20 /* 植物性食物限制时间*/

#define TL2 5 /* 动物性食物限制时间*/

#define NEWFOODS 3 /* 植物性食物每代生成数目*/

#define MUTATION 0.05 /* 变异概率*/

#define G_LENGTH 32 /* 个体染色体长度*/

基于遗传算法的一种新的约束处理方法

基于遗传算法的一种新的约束处理方法 苏勇彦1,王攀1,范衠2 (1武汉理工大学 自动化学院, 湖北 武汉 430070) (2丹麦理工大学 机械系 哥本哈根) 摘 要:本文针对目前的约束处理方法中存在的问题,提出一种新的约束处理方法。该方法通过可行解和不可行解混合交叉的方法对问题的解空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别进行选择操作。避免了惩罚策略中选取惩罚因子的困难,使得约束处理问题简单化。实例测试结果表明,该约束处理方法的有效性。 关键词:遗传算法、约束处理、可行解、不可行解、两种群混合交叉 1引言 科学研究和工程应用中许多问题都可以转化为求解一个带约束条件的函数优化问题[1]。遗传算法(Genetic Algorithm )与许多基于梯度的算法比较,具有不需要目标函数和约束条件可微,且能收敛到全局最优解的优点 [2],因此,它成为一种约束优化问题求解的有力工具。目前,基于GA 的约束处理方法有拒绝策略,修复策略,改进遗传算子策略以及惩罚函数策略等。但是这些方法都存在一些问题[3]:修复策略对问题本身的依赖性,对于每个问题必须设计专门的修复程序。改进遗传算子策略则需要设计针对问题的表达方式以及专门的遗传算子来维持解的可行性。惩罚策略解的质量严重依赖于惩罚因子的选取,当惩罚因子不适当时,算法可能收敛于不可行解。 本文针对目前的约束处理方法中存在的问题,提出一种新的约束处理方法。该方法通过可行解和不可行解混合交叉的方法对问题的解空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别进行选择操作。避免了惩罚策略中选取惩罚因子的困难,使得约束处理问题简单化。实例测试结果表明,该约束处理方法的有效性。 2约束处理方法描述 2.1单目标有约束优化问题一般形式 )(max x f ..t s ;0)(≤x g i 1,,2,1m i L L =;0)(=x h i )(,,1211m m m m i +=+=L X x ∈ 这里都是定义在m m m m h h h g g g f ,,,;,,;2121111L L ++n E 上的实值函数。X 是n E 上的 子集,x 是维实向量,其分量为。上述问题要求在变量满足约 束的同时极大化函数。函数通常为目标函数。约束n n x x x ,,,21L n x x x ,,,21L f f ;0)(≤x g i 称为不等式约束;约束称为等式约束。集合;0)(=x h i X 通常为变量的上下界限定的区域。向量且满足所有约束,则称之为问题的可行解。所有可行解构成可行域。否则,为问题的不可行解,所有不可行解构成不可行域。问题的目标是找到一个可行解X x ∈x 使得)()(x f x f ≤对于所有可行解x 成立。那么,x 为最优解[4]。 2.2算法描述 目前,最常采用的约束处理方法为惩罚函数法。但优化搜索的效率对惩罚因子的选择有

遗传算法的优缺点

遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种, 它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子: 选择、交叉和变异. 。数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象,使迭代无法进行。遗传算法很好地克服了这个缺点,是一种全局优化算法。 生物在漫长的进化过程中,从低等生物一直发展到高等生物,可以说是一个绝妙的优化过程。这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象,总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发,提出了遗传算法( GA)。算法中称遗传的生物体为个体( individual ),个体对环境的适应程度用适应值( fitness )表示。适应值取决于个体的染色体(chromosome),在算法中染色体常用一串数字表示,数字串中的一位对应一个基因 (gene)。一定数量的个体组成一个群体(population )。对所有个体进 行选择、交叉和变异等操作,生成新的群体,称为新一代( new generation )。遗传算法计算程序的流程可以表示如下[3]:第一步准备工作 (i)选择合适的编码方案,将变量(特征)转换为染色体(数字串,串长为m。通常用二 进制编码。 (2 )选择合适的参数,包括群体大小(个体数M)、交叉概率PC和变异概率Pm (3、确定适应值函数f (x、。f (x、应为正值。 第二步形成一个初始群体(含M个个体)。在边坡滑裂面搜索问题中,取已分析的可能滑裂 面组作为初始群体。 第三步对每一染色体(串)计算其适应值fi ,同时计算群体的总适应值。 第四步选择 计算每一串的选择概率Pi=fi/F 及累计概率。选择一般通过模拟旋转滚花轮 ( roulette ,其上按Pi大小分成大小不等的扇形区、的算法进行。旋转M次即可选出M个串来。在计算机 上实现的步骤是:产生[0,1]间随机数r,若rpc ,则该串参加交叉操作,如此选出参加交叉的一组后,随机配对。 (2)对每一对,产生[1 , m]间的随机数以确定交叉的位置。 第六步变异 如变异概率为Pm则可能变异的位数的期望值为Pm x mx M,每一位以等概率变异。具体为 对每一串中的每一位产生[0 , 1]间的随机数r,若r

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。 以GATBX为例,运用GATBX时,要将GATBX解压到Matlab下的toolbox文件夹里,同时,set path将GATBX文件夹加入到路径当中。 这块内容主要包括两方面工作:1、将模型用程序写出来(.M文件),即目标函数,若目标函数非负,即可直接将目标函数作为适应度函数。2、设置遗传算法的运行参数。包括:种群规模、变量个数、区域描述器、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数等等。

一种基于遗传算法的Kmeans聚类算法

一种基于遗传算法的K-means聚类算法 一种基于遗传算法的K-means聚类算法 摘要:传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感,容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-means 算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。关键词:遗传算法;K-means;聚类 聚类分析是一个无监督的学习过程,是指按照事物的某些属性将其聚集成类,使得簇间相似性尽量小,簇内相似性尽量大,实现对数据的分类[1]。聚类分析是数据挖掘 技术的重要组成部分,它既可以作为独立的数据挖掘工具来获取数据库中数据的分布情况,也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。聚类分析已成为数据挖掘主要的研究领域,目前已被广泛应用于模式识别、图像处理、数据分析和客户关系管理等领域中。K-means算法是聚类分析中一种基本的划分方法,因其算法简单、理论可靠、收敛速 度快、能有效处理较大数据而被广泛应用,但传统的K-means算法对初始聚类中心敏 感,容易受初始选定的聚类中心的影响而过早地收敛于局部最优解,因此亟需一种能克服上述缺点的全局优化算法。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法。在进化过程中进行的遗传操作包括编码、选择、交叉、变异和适者生存选择。它以适应度函数为依据,通过对种群个体不断进行遗传操作实现种群个体一代代地优化并逐渐逼近最优解。鉴于遗传算法的全局优化性,本文针 对应用最为广泛的K-means方法的缺点,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA(Genetic K-means Algorithm),以克服传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。用遗传算法求解聚类问题,首先要解决三个问题:(1)如何将聚类问题的解编码到个体中;(2)如何构造适应度函数来度量每个个体对聚 类问题的适应程度,即如果某个个体的编码代表良好的聚类结果,则其适应度就高;反之,其适应度就低。适应度函数类似于有机体进化过程中环境的作用,适应度高的个体 在一代又一代的繁殖过程中产生出较多的后代,而适应度低的个体则逐渐消亡;(3) 如何选择各个遗传操作以及如何确定各控制参数的取值。解决了这些问题就可以利

遗传算法

基于新的混合遗传算法的订单生产工序顺序相关的流水车 间调度问题研究 A novel hybrid genetic algorithm to solve the make-to-order sequence-dependent flow-shop scheduling problem Mohammad Mirabi ?S. M. T. Fatemi Ghomi ?F. Jolai 2013年5月29号收到该文献,2014年3月18号录取,2014年4月9日出版.作者(2014).这篇文章在开放存取的https://www.sodocs.net/doc/0c17945853.html, 网站发表 摘要流水车间调度问题(FSP)用于处理m台机器n个工序的流水作业。尽管FSP是典 型的NP-hard问题,依然没有有效的算法以找到这个问题的最优解。为了减少库存,延迟和安装成本,在工作时间一定,序列相关的每台机器上解决流水车间调度排序问题,在这提出了一种有三个遗传算子的新型混合遗传算法(HGA)。该算法应用一种改进的方法来生成初始种群,并使用一种应用迭代交换过程改进初始解的改进启发式算法。我们认为订单式生产方式,工序间隔时间是基于最大安装成本的禁忌搜索算法的解。此外,与最近开发的启发式算法通过计算实验结果比较表明,该算法在解\的精度和效率方面表现出非常强的竞争力。 关键词:混合遗传算法流水作业调度序列相关 引言 流车间调度问题(FSP)作为在制造业研究的主要问题已经近七十年。在一个有M台机器的流水作业车间中有m个工位,每个工序又有一台或几台机器。此外,有n个工件在m个工位上依次加工。在经典的流水作业问题里,每个工位都有一台机器,这一领域的研究吸引了最多的人次。FSP的两个主要子问题是序列独立时间设置(SIST)和顺序相关时间设置(SDST)。SDST流水作业问题更具有现实意义,但是吸引的注意力却少得多,特别是2000年以前(Allahverdi等,2008) 在流水车间调度问题的目标是找到一个序列的机器加工的作业,以便一个给定的标准进行了优化。这里有n个工件在每台机器上操作的可能的顺序,以及(N!)*M个的可能处理顺序。流水作业调度的研究通常只参加置换序列,其中操作的处理顺序是所有机器。在这里,我们也采用这种限制。 最小化所有最大完工时间作业(成为完工期并通过的Cmax表示)是公知的,也是在文献M. Mirabi (&) Group of Industrial Engineering, Ayatollah Haeri University of Meybod, P.O. Box 89619-55133, Meybod, Iran e-mail: M.Mirabi@https://www.sodocs.net/doc/0c17945853.html, S. M. T. Fatemi Ghomi Department of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, P.O. Box 15916-34311, Tehran, Iran e-mail: Fatemi@aut.ac.ir F. Jolai Department of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, P.O. Box 14395-515, Tehran, Iran

基于遗传算法的库位优化问题

Logistics Sci-Tech 2010.5 收稿日期:2010-02-07 作者简介:周兴建(1979-),男,湖北黄冈人,武汉科技学院经济管理学院,讲师,武汉理工大学交通学院博士研究生,研究方向:物流价值链、物流系统规划;刘元奇(1988-),男,甘肃天水人,武汉科技学院经济管理学院;李泉(1989-),男,湖北 武汉人,武汉科技学院经济管理学院。 文章编号:1002-3100(2010)05-0038-03 物流科技2010年第5期Logistics Sci-Tech No.5,2010 摘 要:应用遗传算法对邯运集团仓库库位进行优化。在充分考虑邯运集团仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频 率等因素的基础上进行库位预分区规划,建立了二次指派问题的数学模型。利用遗传算法对其求解,结合MATLAB 进行编程计算并得出最优划分方案。 关键词:遗传算法;预分区规划;库位优化中图分类号:F253.4 文献标识码:A Abstract:The paper optimize the storage position in warehouse of Hanyun Group based on genetic algorithm.With thinking of the factors such as goods categories,quantities and frequencies of I/O,etc,firstly,the storage district is planned.Then the model of quadratic assignment problems is build,and genetic algorithm is utilized to resolve the problem.The software MATLAB is used to program and figure out the best alternatives. Key words:genetic algorithm;district planning;storage position optimization 1 库位优化的提出 邯郸交通运输集团有限公司(简称“邯运集团”)是一家集多种业务为一体的大型综合性物流企业。邯运集团的主要业务板块有原料采购(天信运业及天昊、天诚、天恒等)、快递服务(飞马快运)、汽贸业务(天诚汽贸)及仓储配送(河北快运)等。其中,邯运集团的仓储配送业务由河北快运经营,现有仓库面积总共40000㎡,主要的业务范围为医药、日用百货、卷烟、陶瓷、化工产品的配送,其中以医药为主。邯运集团库存货物主要涉及两个方面:一个是大宗的供应商货物,如医药,化工产品等;另一方面主要是大规模的小件快递货物,如日用百货等[1]。经分析,邯运集团在仓储运作方面存在如下问题: (1)存储货物繁多而分拣速度低下。仓库每天到货近400箱,有近200多种规格,缺乏一套行之有效的仓储管理系统。(2)货架高度不当而货位分配混乱。现在采用的货架高度在2米以上,而且将整箱货物直接码垛在货架上,不严格按货位摆放。当需要往货架最上层码放货物需要借助梯子,增加操作难度且操作效率较低。货物在拣货区货架摆放是以件为单位的,分拣和搬运速度较慢。 (3)拣货货架设计不当而仓储效率低下。发货前装箱工作主要由人工协同完成,出库效率低,出错率难以控制。 (4)存储能力和分拣能力不能满足需求。根据邯运集团的业务发展现状及趋势,现有的仓库储存和分拣能力远远达不到集团公司对配送业务量的需求。 当前邯运集团的货位分配主要采用物理地址编码的方式,很少考虑货位分配对仓储管理员工作效率的影响。对其进行库位优化设计不仅直接影响到其库存量的大小、出入库的效率,还间接影响到邯运集团的整体经营效益。本文对邯运集团的仓库货位进行优化时,结合考虑仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频率等因素,对仓库货位进行规划,以提高仓储效率。 2库位预分区规划 在进行仓库货位规划时,作如下假设: (1)货物的存放种类已知; (2)货物每种类的单位时间内存放的数量己知; (3) 每一种货物的存取频率已知。 在仓库货位优化中一个重要的环节即预分区。所谓预分区,是指没有存放货物时的分区,分区时只考虑仓储作业人员的速基于遗传算法的库位优化问题 Optimization of Storage Position in Warehouse Based on Genetic Algorithm 周兴建1,2,刘元奇1,李泉1 ZHOU Xing-jian 1,2,LIU Yuan-qi 1,LI Quan 1 (1.武汉科技学院经济管理学院,湖北武汉430073;2.武汉理工大学交通学院,湖北武汉430063) (1.College of Economics &Management,Wuhan University of Science &Engineering,Wuhan 430073,China; 2.School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China) !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 38

一个简单实用的遗传算法c程序

一个简单实用的遗传算法c程序(转载) c++ 2009-07-28 23:09:03 阅读418 评论0 字号:大中小 这是一个非常简单的遗传算法源代码,是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的,Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少,实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码,用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值,其中的目标函数只能取正值;且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异,可能得到更好的效果。代码没有任何图形,甚至也没有屏幕输出,主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从https://www.sodocs.net/doc/0c17945853.html,,目录coe/evol 中的文件prog.c中获得。要求输入的文件应该命名为…gadata.txt?;系统产生的输出文件为…galog.txt?。输入的文件由几行组成:数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界,第二行为第二个变量提供上下界,等等。 /**************************************************************************/ /* This is a simple genetic algorithm implementation where the */ /* evaluation function takes positive values only and the */ /* fitness of an individual is the same as the value of the */ /* objective function */ /**************************************************************************/ #include #include #include /* Change any of these parameters to match your needs */

遗传算法求解y=x2 - 副本

初始遗传算法及一个简单的例子 遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。 下面我以一个实例来详细表述遗传算法的过程 例:求下述二元函数的最大值: 2 =] y x x∈ ,0[ 31 1、编码: 用遗传算法求解问题时,不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作,而是对表示可行解的个体编码的操作,不断搜索出适应度较高的个体,并在群体中增加其数量,最终寻找到问题的最优解或近似最优解。因此,必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。在遗传算法中,把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称之为编码。反之,个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。 编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题,也是一个关键步骤。迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集{0,1},也就是说,把问题空间的参数表示为基于字符集{0,1}构成的染色体位串。每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。一般染色体的长度L为一固定的数,如本例的编码为 s1 = 1 0 0 1 0 (17) s2 = 1 1 1 1 0 (30) s3 = 1 0 1 0 1 (21) s4 = 0 0 1 0 0 (4) 表示四个个体,该个体的染色体长度L=5。 2、个体适应度函数 在遗传算法中,根据个体适应度的大小来确定该个体在选择操作中被选定的概率。个体的适应度越大,该个体被遗传到下一代的概率也越大;反之,个体的适应度越小,该个体被遗传到下一代的概率也越小。基本遗传算法使用比例选择操作方法来确定群体中各个个体是否有可能遗传到下一代群体中。为了正确计算不同情况下各个个体的选择概率,要求所有个体的适应度必须为正数或为零,不能是负数。这样,根据不同种类的问题,必须预先确定好由目标函数值到个体适应度之间的转换规则,特别是要预先确定好目标函数值为负数时的处理方法。

遗传算法——耐心看完,你就掌握了遗传算法

遗传算法入门到掌握 读完这个讲义,你将基本掌握遗传算法,要有耐心看完。 想了很久,应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢?遗传算法的有趣应用很多,诸如寻路问题,8数码问题,囚犯困境,动作控制,找圆心问题(这是一个国外网友的建议:在一个不规则的多边形中,寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。),TSP问题(在以后的章节里面将做详细介绍。),生产调度问题,人工生命模拟等。直到最后看到一个非常有趣的比喻,觉得由此引出的袋鼠跳问题(暂且这么叫它吧),既有趣直观又直达遗传算法的本质,确实非常适合作为初学者入门的例子。这一章将告诉读者,我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去(如果它没有过早被冻坏的话)。 问题的提出与解决方案 让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。 已知一元函数: 图2-1 现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。函数图像如图2-1所示。 极大值、最大值、局部最优解、全局最优解

在解决上面提出的问题之前我们有必要先澄清几个以后将常常会碰到的概念:极大值、最大值、局部最优解、全局最优解。学过高中数学的人都知道极大值在一个小邻域里面左边的函数值递增,右边的函数值递减,在图2.1里面的表现就是一个“山峰”。当然,在图上有很多个“山峰”,所以这个函数有很多个极大值。而对于一个函数来说,最大值就是在所有极大值当中,最大的那个。所以极大值具有局部性,而最大值则具有全局性。 因为遗传算法中每一条染色体,对应着遗传算法的一个解决方案,一般我们用适应性函数(fitness function)来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。所以也可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。在这个多维曲面里面也有数不清的“山峰”,而这些最优解所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的,那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰,而不是陷落在一些小山峰。(另外,值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”,如果问题的适应度评价越小越好的话,那么全局最优解就是函数的最小值,对应的,遗传算法所要找的就是“最深的谷底”)如果至今你还不太理解的话,那么你先往下看。本章的示例程序将会非常形象的表现出这个情景。 “袋鼠跳”问题 既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠,我们希望它们不断的向着更高处跳去,直到跳到最高的山峰(尽管袋鼠本身不见得愿意那么做)。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。下面介绍介绍“袋鼠跳”的几种方式。 爬山法、模拟退火和遗传算法 解决寻找最大值问题的几种常见的算法: 1. 爬山法(最速上升爬山法): 从搜索空间中随机产生邻近的点,从中选择对应解最优的个体,替换原来的个体,不断重复上述过程。因为只对“邻近”的点作比较,所以目光比较“短浅”,常常只能收敛到离开初始位置比较近的局部最优解上面。对于存在很多局部最优点的问题,通过一个简单的迭代找出全局最优解的机会非常渺茫。(在爬山法中,袋鼠最有希望到达最靠近它出发点的山顶,但不能保证该山顶是珠穆朗玛峰,或者是一个非常高的山峰。因为一路上它只顾上坡,没有下坡。) 2. 模拟退火: 这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中,当金属的温度超过它的熔点(Melting Point)时,原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似,原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变

用遗传算法解决0 1背包问题

实现遗传算法的0-1背包问题求解及其改进 姓名: 学号: 班级: 提交日期:2012年6月27日

实现遗传算法的0-1背包问题求解 摘要:研究了遗传算法解决0-1背包问题中的几个问题: 1)对于过程中不满足重量限制条件的个体的处理,通过代换上代最优解保持种群的进化性 2)对于交换率和变异率的理解和处理方法,采用逐个体和逐位判断的处理方法 3)对于早熟性问题,引入相似度衡量值并通过重新生成个体替换最差个体方式保持种群多样性。4)一种最优解只向更好进化方法的尝试。 通过实际计算比较表明,本文改进遗传算法在背包问题求解中具有很好的收敛性、稳定性和计算效率。通过实例计算,表明本文改进遗传算法优于简单遗传算法和普通改进的遗传算法。 关键词:遗传算法;背包问题;优化 1.基本实现原理: 一、问题描述 0-1背包问题属于组合优化问题的一个例子,求解0-1背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下: 给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。选择合适的物品装入背包,使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是,背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择:装入背包或者不装入背包,即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。 其数学模型为: 0-1背包问题传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。传统的方法不能有效地解决0-1背包问题。遗传算法(Genetic Algorithms)则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优(或次优)解的有效算法。 二、遗传算法特点介绍: 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是1962年Holland教授首次提出了GA算法的思想是近年来随着信息数据量激增,发展起来的一种崭新的全局优化算法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性的提高。 基本遗传算法求解步骤: Step 1 参数设置:在论域空间U上定义一个适应度函数f(x),给定种群规模N,交叉率P c和变异率P,代数T;m Step 2 初始种群:随机产生U中的N个染色体s, s, …, s,组成初始种群S={s, s, …, s},NN1212置代数计数器t=1; 计算适应度;中每个染色体的适应度) Step 3f(:S Step 4 判断:若终止条件满足,则取S中适应度最大的染色体作为所求结果,算法结束。 Step 5 选择-复制:按选择概率P(x)所决定的选中机会,每次从S中随机选定1 个染色体并i将其复制,共做N次,然后将复制所得的N个染色体组成群体S;

基于遗传算法的TSP问题解决

基于遗传算法的TSP问题解决 —余小欢B07330230 概述:TSP问题是一个经典的运筹学的组合优化问题,针对此问题,研究人员提出了个中各样的算法,主要有贪婪算法,遗传算法,混沌搜索算法等。在本文中分别用贪婪算法和遗传算法去解决30个城市的最短路径问题,并把两者得到了最优解进行比较,发现用遗传算法解决TSP问题非常具有优越性,同时在文章的最后提出了对此遗传算法进行改进的方向。 1.贪婪算法 x=[18 87 74 71 25 58 4 13 18 24 71 64 68 83 58 54 51 37 41 2 7 22 25 62 87 91 83 41 45 44]; y=[54 76 78 71 38 35 50 40 40 40 42 44 60 58 69 69 62 67 84 94 99 64 60 62 32 7 38 46 26 21 35]; a=zeros(30,30); for i=1:30 for j=1:30 a(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2); %求取距离矩阵的值end a(i,i)=1000; %主对角线上的元素置为1000作为惩罚 end b=0; c=zeros(30); for j=1:30 [m,n]=min(a(:,j)); b=b+m; %得到的b值即为贪婪最佳路径的总距离 a(n,:)=1000; %已经选择的最小值对应的行的所有值置为1000作为惩罚 c(j)=n; end x1=zeros(30); y1=zeros(30); for t=1:30

x1(t)=x(c(t)); y1(t)=y(c(t)); end plot(x1,y1,'-or'); xlabel('X axis'), ylabel('Y axis'), title('ì°à·?·??'); axis([0,1,0,1]); axis([0,100,0,100]); axis on 用贪婪算法得出的最佳路径走遍30个城市所走的路程为449.3845km 其具体的路径图如下: 2.遗传算法 1主函数部分 clc; clear all;

GA遗传算法概述

遗传算法及其应用 摘要:遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法在求解复杂问题中的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,受到了国内外学者的广泛关注。本文详细介绍了遗传算法的基本原理、主要特征以及主要应用。 关键词:遗传算法;选择算子;交叉算子;变异算子 Genetic Algorithm and Its Application Abstract: Genetic algorithm is a random search and optimization method based on biological natural selection and genetic mechanism. In recent years,genetic algorithm has attracted many domestic and overseas scholars' attention for its potential in solving many complex problems and its successful application in the field of industrial engineering, This paper introduces the basic principle ,the main characteristics and applications of genetic algorithm in detail. Key words: genetic algorithm, selection operator, crossover operator, mutation operator 1.遗传算法发展历史 1967年,Holland的学生Bagley在其博士论文中首次提出“遗传算法”[1]。1970年,Cavicchio把遗传算法应用于模式识别[2]。Hollstien最早把遗传算法应用于函数优化[3]。20世纪70年代,Holland教授提出了遗传算法的基本定理—模式定理[4],从而奠定了遗传算法的理论基础。1975年,Holland教授出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》。同年,K.A.De Song在博士论文《遗传自适应系统的行为分析》结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验,建立了遗传算法的工作框架,为遗传算法及其应用打下了坚实的基础,他所得出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。 2.遗传算法理论 2.1遗传算法的基本思想 遗传算法借鉴Darwin 的物竞天择、优胜劣汰、适者生存的自然选择和自然遗传的机理。与传统搜索算法不同,遗传算法从一组随机产生的初始解(称为群体)开始。群体中的每个个体是问题的一个解,称为“染色体”,这些染色体在后代迭代过程中不断进化。遗传算法主要通过选择、交叉和变异来实现,其本质是一种求解问题的高效并行全局搜索方法,它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最优解。 遗传算法是一个迭代的过程,在每次迭代过程中都保留一组候选解,按解的好坏进行排序,按照约束条件从中选取一组解,利用遗传算法中的三个算子对其进行计算,产生新一代的候选解,重复此过程直到满足某种收敛条件为止。 2.2遗传算法的数学基础 定义1:模式是指种群个体基因串中的相似样板,它用来描述基因串中某些特征位相同的结构。在二进制编码中,模式是基于三个字符集(0,1,*)的字符串,符号*代表(0,1)中的任意字符。例如:10**1 定义2:模式H中确定位置的个数称为模式H的阶,记O(H)。例如O(10**1)=3。 定义3:模式H中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称为模式H的定义距,记作δ(H)。例如δ(10**1)=4。 模式阶用来反映不同模式间确定性的差异,模式阶数越高,模式的确定性就越高,所匹配的样本数就越少。在遗传操作中,即使阶数相同的模式,也会有不同的性质,而模式的

(完整版)遗传算法的基本原理

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。 常用的选择算子: 1、轮盘赌选择(Roulette Wheel Selection):是一种回放式随机采样方法。每个个体进入下一代的概率等于它的适应度值与整个种群中个体适应度值和的比例。选择误差较大。

基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述Word版

《基于遗传算法的智能组卷策略的研究》综述 姓名刘春晓 学号 2015216104 专业计算机技术 班级 3班 天津大学计算机科学与技术学院 2016年 6 月

基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述 摘要随着计算机技术的日益发展和成熟,手工组卷已经不能满足现代的教学要求,组卷智能化在提高教学质量方面发挥着很重要的作用。文章对组卷策略进行了梳理,对比和总结,主要介绍了遗传算法的优点,从遗传算法的基本流程、编码方式、适应度函数和遗传算子方面进行了归纳。接着分析了目前智能组卷策略研究的不足和挑战,最后总结了未来的研究设想。 关键词智能组卷;遗传算法;适应度函数;遗传算子 1引言 在计算机技术发展飞速的今天,计算机应用已经慢慢的渗透到人类生活的方方面面,计算机的辅助教学功能也逐渐得到大家的重视。传统的手工组卷受到人为因素的干扰,导致考试的效率低下,组卷智能化已经成为不可或缺的一项研究。 近几年,智能优化算法倍受人们关注,如人工神经网络、遗传算法,为解决复杂问题提供了新的方法,并在诸多领域取得了成功。组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高等缺点。 智能组卷算法在计算机辅导教学过程中之所以受到重视,是因为它把人工智能技术运用到了组卷中,能够智能的设计试卷的结构和内容,包括试卷的难易度,知识点,题型和题量等,使生成的试卷质量比较高。 遗传算法(Genetic Algorithm ,GA)基于达尔文的进化论和孟德尔的自然遗传学说,是通过模拟遗传选择和自然淘汰的生活进化的随机搜索和全局优化算法(张建国 2009:1)。由于该算法有智能的搜索技术和收敛性质,可以较好的满足智能组卷的要求。所以本系统选用遗传算法作为组卷算法,以试题章节、试题数量、试题知识点、试题题型、试题难度分布、试题曝光度、覆盖度、试题分数分配等约束为组卷条件,使试卷有更好的区分度。 基于遗传算法的智能组卷系统实现了组卷智能化,优化了其他组卷算法的不足,使教学更加自动化和公平化,提高了组卷效率。 2研究现状分析 在系统开发之前,应该首先选择适合本系统的组卷算法,组卷算法的选取对试卷的质量影响颇大。只有相对好的算法才能提高组卷的效率和成功率。组卷实质上就是在复杂的约束条件下的多目标求最优解的问题,保证试卷能够满足教学要求。随着计算机技术和人工智能理论的飞速发展,各种组卷策略层出不穷,选择适合的算法对系统运行有极其重要的作用。分析各种组卷算法的优缺点,找到最优的组卷算法是该系统开发的任务之一。这里我们就现阶段组卷算法进行分析和总结。 现阶段比较成熟的组卷算法有随机选取法、回溯试探法和遗传算法。随机选取法生成的试题重复率较高,难以达到预期效果。回溯试探法是一种有条件的深度优化法,对于状态类型和题量较小的题库系统而言,组卷成功率高,但占用内

遗传算法及优化问题重要有代码

实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显着特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算. 1.遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体,即得到问题最优的解.值得注意的一点是,现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的,这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用,而它本身是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念

由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法;故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念. 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系.这些概念如下:

(2)遗传算法的步骤 遗传算法计算优化的操作过程就如同生物学上生物遗传进化的过程,主要有三个基本操作(或称为算子):选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation). 遗传算法基本步骤主要是:先把问题的解表示成“染色体”,在算法中也就是以二进制

相关主题