經(jīng)典的遺傳算法教程(完整版)
【正文】 值。 （插入演示） 演示 12 圖式—染色體子集 10**1**1*1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 01 1 1 1 1 0 1 1 1 01 0 0 1 0 0 1 0 1 01 0 0 1 1 0 1 1 1 0???????? ?染色體長度—字符集元素數(shù)目—為圖式數(shù)目 1LkQkQ L??圖式 *******0 1 1 1 0 0 0**10***0****1*0 1 1 1 0 0 04321????????????HHHHA（ *為通配符） 圖式的描述： ⑴ 定義長度 ?（ H)—— H左右二端有定義位置之間的距離； ⑵ 圖式的階次 (或固定長度 )O(H） —— H中非 *位（有定義位） 的個數(shù)。 av gmav gav g fCfffbabaff???????m a x 的選擇滿足以下條件：和。 交換方法的改進(jìn)： 多點交換；重組運算 微種群遺傳算法（ ?GA） 雙種群遺傳算法（ DPGA） 重組運算：解決染色體分布過于集中問題。 ???njjiiis xxdsxfxf1)),((/)()(是共享度函數(shù) )( ds終止條件： 1）達(dá)到預(yù)定指標(biāo)； 2）達(dá)到預(yù)定代數(shù)。 欺騙性函數(shù) 圖式劃分： 指引相互之間競爭的 定義位為同一集合 的一組圖式。 遺傳算法在應(yīng)用中的一些基本問題 1）知識的編碼 2）適應(yīng)度函數(shù) ?；?0變成 體的多樣性 ,避免進(jìn)化中早期成熟 ,陷入局部極值點 ,突變的概率很低 . ● 變異 復(fù)制不能創(chuàng)新 ,交換解決染色體的創(chuàng)新 GA的流程 簡單遺傳算法（ GA）的基本參數(shù) ① 種群規(guī)模 P: 參與進(jìn)化的染色體總數(shù) . ② 代溝 G: 二代之間不相同的染色體數(shù)目 ,無重疊 G = 1。能獲得全局最優(yōu)。 2） 與求解空間有緊密關(guān)系 ， 促使較快地收斂到局部
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