遺傳算法與智能算法綜述(編輯修改稿)
2025-07-26 11:03 本頁面
【文章內容簡介】 成某個確定網絡狀態(tài)的一個穩(wěn)定平衡點。若網絡有M個平衡點，則可以記憶M個記憶模式。 當網絡從與記憶模式較靠近的某個初始狀態(tài)(相當于發(fā)生了某些變形或含有某些噪聲的記憶模式，也即：只提供了某個模式的部分信息)出發(fā)后，網絡按Hopfield工作運行規(guī)則進行狀態(tài)更新，最后網絡的狀態(tài)將穩(wěn)定在能量函數的極小點。這樣就完成了由部分信息的聯(lián)想過程。 Hopfield神經網絡的能量函數是朝著梯度減小的方向變化，但它仍然存在一個問題，那就是一旦能量函數陷入到局部極小值，它將不能自動跳出局部極小點，到達全局最小點，因而無法求得網絡最優(yōu)解。 3 遺傳算法 遺傳算法（Genetic Algorithms）是基于生物進化理論的原理發(fā)展起來的一種廣為應用的、高效的隨機搜索與優(yōu)化的方法。其主要特點是群體搜索策略和群體中個體之間的信息交換，搜索不依賴于梯度信息。它是在70年代初期由美國密執(zhí)根（Michigan）大學的霍蘭（Holland）教授發(fā)展起來的。1975年霍蘭教授發(fā)表了第一本比較系統(tǒng)論述遺傳算法的專著《自然系統(tǒng)與人工系統(tǒng)中的適應性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遺傳算法最初被研究的出發(fā)點不是為專門解決最優(yōu)化問題而設計的，它與進化策略、進化規(guī)劃共同構成了進化算法的主要框架，都是為當時人工智能的發(fā)展服務的。迄今為止，遺傳算法是進化算法中最廣為人知的算法。 近幾年來，遺傳算法主要在復雜優(yōu)化問題求解和工業(yè)工程領域應用方面，取得了一些令人信服的結果，所以引起了很多人的關注。在發(fā)展過程中，進化策略、進化規(guī)劃和遺傳算法之間差異越來越小。遺傳算法成功的應用包括：作業(yè)調度與排序、可靠性設計、車輛路徑選擇與調度、成組技術、設備布置與分配、交通問題等等。 特點 遺傳算法是解決搜索問題的一種通用算法，對于各種通用問題都可以使用。搜索算法的共同特征為： ① 首先組成一組候選解； ② 依據某些適應性條件測算這些候選解的適應度； ③ 根據適應度保留某些候選解，放棄其他候選解； ④ 對保留的候選解進行某些操作，生成新的候選解。在遺傳算法中，上述幾個特征以一種特殊的方式組合在一起：基于染色體群的并行搜索，帶有猜測性質的選擇操作、交換操作和突變操作。這種特殊的組合方式將遺傳算法與其它搜索算法區(qū)別開來。 遺傳算法還具有以下幾方面的特點： (1)遺傳算法從問題解的串集開始嫂索，而不是從單個解開始。這是遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的極大區(qū)別。傳統(tǒng)優(yōu)化算法是從單個初始值迭代求最優(yōu)解的；容易誤入局部最優(yōu)解。遺傳算法從串集開始搜索，覆蓋面大，利于全局擇優(yōu)。(2)許多傳統(tǒng)搜索算法都是單點搜索算法，容易陷入局部的最優(yōu)解。遺傳算法同時處理群體中的多個個體，即對搜索空間中的多個解進行評估，減少了陷入局部最優(yōu)解的風險，同時算法本身易于實現(xiàn)并行化。 (3)遺傳算法基本上不用搜索空間的知識或其它輔助信息，而僅用適應度函數值來評估個體，在此基礎上進行遺傳操作。適應度函數不僅不受連續(xù)可微的約束，而且其定義域可以任意設定。這一特點使得遺傳算法的應用范圍大大擴展。 (4)遺傳算法不是采用確定性規(guī)則，而是采用概率的變遷規(guī)則來指導他的搜索方向。 (5)具有自組織、自適應和自學習性。遺傳算法利用進化過程獲得的信息自行組織搜索時，硬度大的個體具有較高的生存概率，并獲得更適應環(huán)境的基因結構。 運用領域 前面描述是簡單的遺傳算法模型，可以在這一基本型上加以改進，使其在科學和工程領域得到廣泛應用。下面列舉了一些遺傳算法的應用領域： ① 優(yōu)化：遺傳算法可用于各種優(yōu)化問題。既包括數量優(yōu)化問題，也包括組合優(yōu)化問題。 ② 程序設計：遺傳算法可以用于某些特殊任務的計算機程序設計。 ③ 機器學習：遺傳算法可用于許多機器學習的應用，包括分類問題和預測問題等。 ④ 經濟學：應用遺傳算法對經濟創(chuàng)新的過程建立模型，可以研究投標的策略，還可以建立市場競爭的模型。 ⑤ 免疫系統(tǒng)：應用遺傳算法可以對自然界中免疫系統(tǒng)的多個方面建立模型，研究個體的生命過程中的突變現(xiàn)象以及發(fā)掘進化過程中的基因資源。 ⑥ 進化現(xiàn)象和學習現(xiàn)象：遺傳算法可以用來研究個體是如何學習生存技巧的，一個物種的進化對其他物種會產生何種影響等等。 ⑦ 社會經濟問題：遺傳算法可
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