人工智能遺傳算法教程(已修改)
2025-10-26 09:55 本頁(yè)面
【正文】 華東理工大學(xué) East China University of Science And Technology 遺傳算法教程 主要內(nèi)容 ?遺傳算法概述 ?遺傳算法基本概念 ?簡(jiǎn)單遺傳算法 ?遺傳算法應(yīng)用舉例 1. 概述 ?遺傳算法（ Geic Algorithm, GA） –是一種建立在 自然選擇和群體遺傳學(xué)機(jī)理基礎(chǔ) 上的計(jì)算模型 –通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程，搜索最優(yōu)解 遺傳算法之父 ?John Holland, 美國(guó)密歇根大學(xué)心理學(xué)教授和電子工程及計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 – 于 1962年，首次提出遺傳算法 – 1975年出版了 《 自然和人工系統(tǒng)的適配 》 專著，正式創(chuàng)立遺傳算法 ? gecsummit2021 （ 2021遺傳與進(jìn)化計(jì)算國(guó)際峰會(huì)） – 由 ACM/SIGEVO主辦的一個(gè)高水平國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議 – 首次在中國(guó)召開(kāi) – 將于 2021年 6月 1214日在中國(guó)上海召開(kāi) – 2021/ ?遺傳算法 （ Geic Algorithm, GA） 是一種基于 模擬進(jìn)化 的學(xué)習(xí)方法 – 假設(shè)通常被描述為 二進(jìn)制位串 ，也可以是符號(hào)表達(dá)式或計(jì)算機(jī)程序 – 搜索合適的假設(shè)從若干 初始 假設(shè)的群體或集合開(kāi)始 – 當(dāng)前群體的成員通過(guò) 模擬生物進(jìn)化 的方式來(lái)產(chǎn)生下一代群體，比如隨機(jī)變異和交叉 算法思路 – 在每一次的迭代中，根據(jù)給定的 適應(yīng)度 評(píng)估當(dāng)前群體中的假設(shè)，而后使用概率方法選出適應(yīng)度最高的假設(shè) 作為產(chǎn)生下一代的種子 ?遺傳算法在人工智能的眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用 – 機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類、控制（如煤氣管道控制）、規(guī)劃（如生產(chǎn)任務(wù)規(guī)劃）、設(shè)計(jì)（如通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、布局設(shè)計(jì)）、調(diào)度（如作業(yè)車間調(diào)度、機(jī)器調(diào)度、運(yùn)輸問(wèn)題）、配置（機(jī)器配置、分配問(wèn)題）、組合優(yōu)化（如TSP、背包問(wèn)題）、函數(shù)的最大值 算法應(yīng)用領(lǐng)域 ?另一方面，人們又將 遺傳算法與其他智能算法和技術(shù)相結(jié)合 ，使其問(wèn)題求解能力得到進(jìn)一步擴(kuò)展和提高。例如，將 遺傳算法與模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合 ，已取得了不少成果。 ?此外， GA也在 自動(dòng)控制、機(jī)器人學(xué)、圖象處理、人工生命 等方面獲得了廣泛的運(yùn)用。 算法說(shuō)明 ?遺傳算法是一種受 生物進(jìn)化啟發(fā) 的學(xué)習(xí)方法，它不再是從一般到特殊或從簡(jiǎn)單到復(fù)雜地搜索假設(shè)，而是通過(guò) 變異和重組當(dāng)前已知的最好假設(shè)來(lái)生成后續(xù)的假設(shè) ?每一步更新被稱為當(dāng)前群體的 一組假設(shè) ，方法是使用當(dāng)前適應(yīng)度最高的假設(shè)的后代替代群體的某個(gè)部分 ?適應(yīng)度實(shí)例： – 如果學(xué)習(xí)任務(wù)是在給定一個(gè)未知函數(shù)的輸入輸出訓(xùn)練樣例后逼近這個(gè)函數(shù)，適應(yīng)度可被定義為 假設(shè)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的精度 – 如果是學(xué)習(xí)下國(guó)際象棋的策略，適應(yīng)度可被定義為 該個(gè)體在當(dāng)前群體中與其他個(gè)體對(duì)弈的獲勝率 ?遺傳算法具有以下的共同結(jié)構(gòu)： – 算法迭代更新一個(gè) 假設(shè)池 (稱為群體 ) – 在每一次迭代中，根據(jù)適應(yīng)度評(píng)估群體中的所有成員，然后用概率方法選取適應(yīng)度最高的個(gè)體 產(chǎn)生新一代群體 – 在被選中的個(gè)體中，一部分保持原樣，進(jìn)入下一代群體；其他被用作產(chǎn)生后代個(gè)體的基礎(chǔ)，采用交叉和變異方法 1. 問(wèn)題的解空間 遺傳算法主要用來(lái)針對(duì)問(wèn)題搜索 它的最優(yōu)解或次優(yōu)解 。 問(wèn)題的最優(yōu)解和次優(yōu)解都包含在一個(gè) 龐大的解集合 中 ， 即問(wèn)題的解空間 。 ２ . ● 個(gè)體就是模擬生物個(gè)體
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