智能控制技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用--遺傳算法(編輯修改稿)
2025-07-04 01:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 色體的交換組合，產(chǎn)生新的優(yōu)良品種。它的過程為:在匹配值中任意選兩個(gè)染色體，隨即選擇一點(diǎn)或多點(diǎn)交換點(diǎn)位置。交換雙親染色體交換點(diǎn)右邊的部分，即可得到兩個(gè)新的染色體數(shù)字串。交換體現(xiàn)了自然界中信息交換的思想。交叉有一點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉，還有一致交叉、順序交叉和周期交叉。一點(diǎn)交叉是最基本的方法，應(yīng)用較廣。它是染色體切斷點(diǎn)有一處，例:A：101100 1110101100 0101B: 001010 0101001010 1110(3) 變異(Mutation Operator).變異運(yùn)算用來模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于各種偶然因素引起的基因突變，它以很小的概率隨機(jī)的改變遺傳基因(表示染色體的符號(hào)串的某一位)的值。在染色體以二進(jìn)制編碼的系統(tǒng)中，它隨即地將染色體的某一個(gè)基因由1變?yōu)?，或由0變?yōu)?。若只有選擇和交叉，而沒有變異，則無法在初始基因組合以外的空間進(jìn)行搜索，使進(jìn)化過程在早期就陷入局部解而進(jìn)入終止過程，必須采用變異操作。 遺傳算法的構(gòu)成要素遺傳算法是具有“生成+檢測(cè)”的迭代過程搜索算法。它的處理流程圖如圖31所示。由基本處理流程圖可見，遺傳算法是一種群體型操作，該操作以群體中的所有個(gè)體為對(duì)象。選擇、交叉和變異是遺傳算法的三個(gè)主要遺傳算子，它們構(gòu)成了所謂的遺傳操作，使遺傳算法具有了其它傳統(tǒng)方法所沒有的特性。遺傳算法中包含如下五個(gè)基本要素[19]:參數(shù)編碼、群體設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)、遺傳操作設(shè)計(jì)、控制參數(shù)設(shè)定(主要指群體大小和使用遺傳算子的概率)。這五個(gè)要素構(gòu)成了遺傳算法核心。一．編碼開始染色體編碼初始化種群以Pc概率交叉計(jì)算適應(yīng)度值下一世代以Pm概率變異選擇染色體解碼結(jié)束NY進(jìn)化結(jié)束遺傳算法主要是通過遺傳操作對(duì)種群中具有某種結(jié)構(gòu)形式的個(gè)體施加結(jié)構(gòu)重組處理，從而不斷地搜索出群體中個(gè)體間的結(jié)構(gòu)相似性，形成并優(yōu)化積木塊以逐漸逼近最優(yōu)解。所以遺傳算法不能直接處理問題空間的參數(shù)，必須把它們轉(zhuǎn)換成基因型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) ,這個(gè)轉(zhuǎn)換操作叫編碼。問題空間指由遺傳算法表現(xiàn)型個(gè)體(有效候選解)集所組成的空間。遺傳算法空間是指由基因型個(gè)體所組成的空間。由問題空間向GA空間的映射稱作編碼，由遺傳算法空間向問題空間的映射稱作譯碼[1]。遺傳算法采用的編碼機(jī)制很多，如實(shí)數(shù)編碼、二進(jìn)制編碼和格雷碼編碼等。 二．初始種群生成遺傳操作是對(duì)多個(gè)個(gè)體同時(shí)進(jìn)行，這眾多個(gè)體組成了群體，在遺傳算法處理流程中，續(xù)編碼設(shè)計(jì)后的任務(wù)是初始群體設(shè)定，并以此為起點(diǎn)，一代代進(jìn)化直到按某種進(jìn)化準(zhǔn)則終止進(jìn)化過程，由此得出最后一個(gè)種群。在種群初始生成 圖31 遺傳算法基本流程圖過程中，種群大小對(duì)遺傳算法效能發(fā)揮有重大影響。一般來說，遺傳算法中初始群體中的個(gè)體均為隨機(jī)產(chǎn)生，群體規(guī)模的設(shè)定既要保證種群中個(gè)體多樣性， 又要考慮到計(jì)算量問題。三．適應(yīng)度函數(shù)遺傳算法在搜索進(jìn)化過程中一般不考慮其它外部信息，僅用評(píng)估函數(shù)值即適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估個(gè)體或解的優(yōu)劣，并作為以后遺傳操作的依據(jù)，評(píng)估函數(shù)值又稱作適應(yīng)度，遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)不受連續(xù)可微的約束，定義域?yàn)槿我患?。?duì)適應(yīng)度函數(shù)唯一要求是輸入可計(jì)算出能加以比較的非負(fù)結(jié)果[。 四．遺傳操作遺傳操作是模擬生物基因遺傳的操作，在遺傳算法中，通過編碼組成初始群體后，遺傳操作的任務(wù)就是對(duì)群體的個(gè)體，按照它們環(huán)境適應(yīng)程度施加一定操作，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程，從優(yōu)化搜索而言，遺傳操作可使問題的解，一代又一代的優(yōu)化，并逼近最優(yōu)解。遺傳操作包含三個(gè)基本遺傳算子:選擇、交叉、變異。這三個(gè)遺傳算子有如下特點(diǎn)[2]: 這三個(gè)遺傳算子的操作都是在隨機(jī)擾動(dòng)下情況進(jìn)行，換句話說，遺傳操作是隨機(jī)操作，因此群體中個(gè)體向最優(yōu)解遷移的規(guī)則是隨機(jī)的。遺傳操作效果和上述三個(gè)遺傳算子所取操作概率、編碼方法、群體大小、初始群體以及適應(yīng)度函數(shù)設(shè)定，密切相關(guān)。三個(gè)基本遺傳算子的操作方法或操作策略隨具體求解問題的不同而相異，更具體地講，是與個(gè)體的編碼方式直接相關(guān)。(1) 選 擇從群體中選擇優(yōu)勝個(gè)體，淘汰劣質(zhì)個(gè)體的操作叫選擇。選擇算子有時(shí)又稱為再生算子。選擇的目的是把優(yōu)勝的個(gè)體直接傳到下一代或通過交叉配對(duì)再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個(gè)體適應(yīng)度評(píng)估的基礎(chǔ)之上，即個(gè)體適應(yīng)度越高，其被選擇的機(jī)會(huì)就越多，日前常用的選擇算子有:適應(yīng)度比例方法、最優(yōu)保留法、期望值方法、排序選擇方法、聯(lián)賽選擇方法、排擠方法[3]。本文采用的是最優(yōu)保留法。該方法的思想是把群體中適應(yīng)度最好的個(gè)體不進(jìn)行配對(duì)，直接復(fù)制到下一代中，此種選擇操作也稱復(fù)制。(2) 交 叉自然界生物進(jìn)化過程中起核心作用的是生物遺傳基因的重組(加上變異)。同樣，遺傳算法中起核心作用的是遺傳操作的交叉算子。所謂交叉是指把兩個(gè)父代個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個(gè)體的操作。通過交叉，遺傳算法的搜索能力得以飛躍提高?；虻慕徊嫠阕佑?一點(diǎn)交叉，兩點(diǎn)交叉，多點(diǎn)交叉，一致交叉，二維交叉，樹結(jié)構(gòu)交叉，順序交叉，周期交叉等等。(3) 變 異變異算子的基本內(nèi)容是對(duì)群體中個(gè)體串的某些基因座上的基因值作變動(dòng)。變異操作同樣也是隨機(jī)進(jìn)行的，變異概率一般都取得很小，變異的目的是為了挖掘群體中個(gè)體多樣性，克服有可能限于局部解的弊病。一般說來變異操作基本步驟是先在群體中所有個(gè)體的碼串范圍內(nèi)隨機(jī)的確定基因座。然后以事先設(shè)定的變異概率Pm來對(duì)這些基因座的基因值實(shí)行變異。變異算子還包括逆轉(zhuǎn)算子，自適應(yīng)變異算子等。遺傳算法引入變異的目的:一是遺傳算法具有局部的隨機(jī)搜索能力。當(dāng)遺傳算法通過交叉算子已接近最優(yōu)解域時(shí)，利用變異算子這種局部隨機(jī)搜索能力可以加速向最優(yōu)解收斂。顯然這種情況下的變異概率應(yīng)取較小值，否則接近最優(yōu)解的積木塊會(huì)因變異而遭到破壞。二是使遺傳算法可維持群體中個(gè)體多樣性， 以防止出現(xiàn)未成熟收斂現(xiàn)象，此時(shí)收斂概率要取較大值。遺傳算法中,交叉算子因其具有全局搜索能力而作為主要算子，變異算子因其具有局部搜索能力而作為輔助算子，遺傳算法通過交叉和變異這一對(duì)相互配合又相互競(jìng)爭(zhēng)的操作而使其具備兼顧全局和局部的均衡搜索能力。所謂相互配合，是指當(dāng)群體在進(jìn)化中陷入搜索空間中某個(gè)超平面而僅靠交叉不能解脫時(shí)，通過變異操作有助于這種擺脫。所謂相互競(jìng)爭(zhēng)，是指當(dāng)通過交叉已形成所期望積木塊時(shí)，變異操作有可能破壞這些積木塊。在問題求解過程中，遺傳算法是這樣不斷地進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，不斷地進(jìn)行迭代處理，也就是說群體繼續(xù)不斷一代代進(jìn)化下去，那么最終可以得最優(yōu)或近似最優(yōu)解。算法的流程如下:1) 確定染色體中各子串長(zhǎng)度、群體規(guī)模大小、交叉概率、變異概率。2) 產(chǎn)生初始群體。 3) 計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值。4) 檢查是否需要重新產(chǎn)生個(gè)體，如果不需要?jiǎng)t執(zhí)行第五步，如需要?jiǎng)t保留最優(yōu)個(gè)體，其余個(gè)體重新生成，并且計(jì)算
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