遺傳算法的改進(jìn)ppt課件(已修改)
2025-05-19 02:30 本頁面
【正文】 遺傳算法的改進(jìn) 遺傳算法的改進(jìn) ? 自從 1975年 Holland系統(tǒng)地提出遺傳算法的完整結(jié)構(gòu)和理論以來，眾多學(xué)者一直致力于推動遺傳算法的發(fā)展，對編碼方式、控制參數(shù)的確定、選擇方式和交叉機(jī)理等進(jìn)行了深入的探究，引入了動態(tài)策略和自適應(yīng)策略以改善遺傳算法的性能，提出了各種改進(jìn)的遺傳算法。 ?下面介紹幾種改進(jìn)的遺傳算法。 分層遺傳算法 ? ( 1 , 2 , , )iNnNnG A i N N??對 于 一 個 問 題 ， 首 先 隨 機(jī) 地 生 成 個 樣 本 ，然 后 將 它 們 分 成 個 子 種 群 ， 每 個 子 種 群 包 含個 樣 本 ， 對 每 個 子 種 群 獨(dú) 立 地 運(yùn) 行 各 自 的 遺 傳算 法 ， 即 它 們 為 。 這 個 遺 傳算 法 最 好 在 設(shè) 置 特 性 上 有 較 大 的 差 異 ， 這 樣 就可 以 為 將 來 的 高 層 遺 傳 算 法 產(chǎn) 生 更 多 種 類 的 優(yōu)良 模 式 。[ 1 1 ] ,[ , ] ( 1 , 1 )[ 1 ] [ ]iiN R nR i j i N j n G AjNA N A i G A??在 每 個 子 種 群 的 遺 傳 算 法 運(yùn) 行 到 一 定 代 數(shù) 后 ， 將個 遺 傳 算 法 的 結(jié) 果 記 錄 到 二 維 數(shù) 組 ，則 表 示 的 結(jié) 果 種 群 的第 個 個 體 。 同 時 ， 將 各 結(jié) 果 種 群 的 平 均 適 應(yīng) 度 值紀(jì) 錄 到 數(shù) 組 中 ， 表 示 的 結(jié) 果 種 群 平 均適 應(yīng) 度 值 。1.[ 1 ] ,2.[ , 1 ] [ , 1 ]1 , 。1 1 , [ , 1 ][ , 1 ]A N NRR i n R j nx i j N x n R i x nR j x n? ? ? ? ? ??選 擇基 于 數(shù) 組 即 個 遺 傳 算 法 的 平 均 適 應(yīng) 度 值 ，對 數(shù) 組 代 表 的 結(jié) 果 種 群 進(jìn) 行 選 擇 操 作 ， 一 些 結(jié) 果 種 群由 于 它 們 的 平 均 適 應(yīng) 度 高 而 被 復(fù) 制 ， 甚 至 復(fù) 制 多 次 ；另 一 些 結(jié) 果 種 群 由 于 它 們 的 種 群 平 均 適 應(yīng) 度 值 低 而 被淘 汰 。交 叉如 果 和 被 隨 機(jī) 匹 配 到 一 起 ， 而 且 從位 置 進(jìn) 行 交 叉 （ ） 則
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