遺傳算法ppt課件(已修改)
2025-01-29 10:30 本頁面
【正文】 遺傳算法 ?遺傳算法是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。 ?遺傳算法是一類隨機算法通過作用于染色體上的基因，尋找好的染色體來求解問題。 ?遺傳算法對求解問題的本身一無所知，它所需要的僅是對算法所產(chǎn)生的每個染色體進行評價，并基于適應值來選擇染色體，使適應性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。 ?遺傳算法通過有組織地而且是隨機地信息交換來重新結合那些適應性好的串，在每一個新的串的群體中作為額外增添，偶爾也要在串結構中嘗試用新的位和段來代替原來的部分。 遺傳算法 遺傳算法從初始串群體開始，按照下面的步驟迭代搜索： ① 使用目標函數(shù)計算每個串的適應度。 ② 使用選擇策略，選擇一些適應度最高的串。 ③ 按照步驟 ② 的選擇策略，應用遺傳算子生成新的串。 ④ 隨機變異這些新串。變異一個串的方法是，隨機選擇單個位，然后按隨機取樣方式反轉(zhuǎn)該位，換句話說，就是使用隨機方式?jīng)Q定選擇的位是否被求反。 ⑤ 使用再插入策略，將步驟 ③ 與步驟 ④ 生成的新串替換存在的一些串生成下一代群體。 ⑥ 若得到解，則停止；否則返回步驟 ① 。 遺傳算法 ?一個假設表示為一個二進制串 ?這些串通常稱為染色體 ?染色體含有稱為基因的子串，基因表示屬性值 ?染色體的集合構成一個群體 010110111000010000 基因 [0]表示年齡 基因 [1]表示高度 遺傳算法 ?群體是染色體的集合 ?染色體表示求解問題的當前假設 ?從群體中提取父代染色體進行運算，通過應用遺傳算子達到運算目的 010001110010 010001110111 011100110111 011100110010 遺傳算法 ? 選擇：其目的是為了從當前群體中選出優(yōu)良的個體，使它們有機會作為父代產(chǎn)生后代個體 ? 交叉：隨機地選取一個截斷點，將父代的染色體在截斷點斷開，并交換其后半部分 ? 變異：對于群體中的某個染色體，隨機選取某一位，將該位取反 ? 適應度：每個個體對應于優(yōu)化問題的一個解，每個解對應于一個函數(shù)值，函數(shù)值越大（?。?，則表明該解越好 遺傳算法 設想一個游戲。你必須進入地牢解救一位公主。為了進入地牢，你必須闖過幾道難關，其中一道關口是一扇很重的大門，要求必須將其抬起，而唯一可以抬起這扇門的是一種稱為“ citegen”的生物。現(xiàn)在有很多 citegen陪伴著你，每個 citegen都試圖抬起這扇門，抬起這扇門最高的 citegen產(chǎn)生新的后代，這些后代也試圖抬起這扇門，重復這個過程。在規(guī)定的時間內(nèi)，若這扇門沒有被抬起，游戲?qū)⒔Y束。 遺傳算法 所有的染色體都用 4位數(shù)表示，每位數(shù)字表示一個基因，可以是 {0
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