遺傳算法課件ppt-全文預(yù)覽
【正文】 ? ?xfmin? ?xfff ??? m a xa b minf?a bmaxf27 II. 動(dòng)態(tài)線性標(biāo)定 (最常用 )：線性標(biāo)定中的參數(shù)隨著迭代次數(shù)的增加而變化時(shí)就得到了動(dòng)態(tài)線性標(biāo)定 優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算容易不占用時(shí)間 函數(shù)表達(dá)式： ， 為迭代指標(biāo) a. 最常用最大化 =1 , 函數(shù)表達(dá)式： 五 .GA的各種變形（ 25） kk bfaf ??? kkk fb ???? m inkakfff ????? m in第 k代的最小目標(biāo)函數(shù)值 28 b. 加入的意義 （同線性標(biāo)定中 ξ 的意義） 加入使最壞個(gè)體仍有繁殖的可能， 隨 的增大而減小 c. 的取值： ， ， ， 調(diào)節(jié) 和 ，從而來調(diào)節(jié) 五 .GA的各種變形（ 26） k?k? kk?k?M?0? rkk ?? ?1?? ? ?9 9 ,?rk?M r29 五 .GA的各種變形（ 27） d. 引入 的目的： 調(diào)節(jié)選擇壓力，即好壞個(gè)體選擇概率的 差，使廣域搜索范圍寬保持種群的多樣性，而 局域搜索細(xì)保持收斂性。 五 .GA的各種變形（ 21） 24 II. 局部搜索、廣域搜索與選擇壓力的關(guān)系 局部搜索與廣域搜索是 GA中的一對(duì)矛盾，只注重局部搜索很可能陷入局優(yōu)，只注重廣域搜索則會(huì)導(dǎo)致精確開發(fā)能力不強(qiáng)。 例 :對(duì)于最大化問題可采用如下操作： 優(yōu)點(diǎn)：考慮到了問題本身的性質(zhì)，效率較高。 例： 4 3 1 2 5 6 7 4 5 1 2 3 6 7 b. 移位變異：任選一位移到最前 例： 4 3 1 2 5 6 7 5 4 3 1 2 6 7 五 .GA的各種變形（ 14） 17 ② 實(shí)數(shù)編碼的合法性修復(fù) I. 交叉 a. 單切點(diǎn)交叉 五 .GA的各種變形（ 15） ? ?? ?nkknkkxxyyyYyyxxxX,121121????????1C2C1P2P? ?? ?nkknkkyyyyyYxxxxxX,121121????????切點(diǎn) 18 b. 雙切點(diǎn)交叉 (與單切點(diǎn)交叉類似 ) 該方法最大的問題：如何在實(shí)際優(yōu)化中保持 可行性 。 五 .GA的各種變形（ 9） 12 c. 循環(huán)交叉 (CX) Cycle Crossover 基本思想：子串位置上的值必須與父母的相同 位置上的位值相等。 1 2 5 166。 3 4 5 166。 1 2 5 166。 3 4 5 166。 1 2 5 166。 3 4 5 166。 五 .GA的各種變形（ 3） 1P2P1C2C6 ① 順序編碼的合法性修復(fù)： I. 交叉修復(fù)策略，分為以下幾種： a. 部分映射交叉 b. 順序交叉 c. 循環(huán)交叉 五 .GA的各種變形（ 4） 7 a. 部分映射交叉 (PMX) ( Partially Mapped Crossover)：用特別的修復(fù)程序解決簡(jiǎn)單的雙切點(diǎn)交叉引起的非法性，步驟： ⑴ 選切點(diǎn) X,Y； ⑵ 交換中間部分； ⑶ 確定映射關(guān)系； ⑷ 將未換部分按映射關(guān)系恢復(fù)合法性。 125 166。 345 166。1 第三章 遺傳算法 2 ?五 .遺傳算法的各種變形 ? ? ? (Scaling) ? ? ?六 . 應(yīng)用 遺傳算法 3 其它編碼方法 ① 順序編碼：用 1到 N的自然數(shù)的不同順序來 編碼，此種編碼不允許重復(fù)，即 且 ，又稱自然數(shù)編碼。 例如：經(jīng)雙切點(diǎn)交叉后，后代編碼不合法 ① 21 166。 67 ② 43 166。 76 我們采用下面的修復(fù)策略使以上的編碼合法。 6 7 2 1 166。 6 7 166。 7 6
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