人工智能---遺傳算法37-資料下載頁
2025-02-19 12:31本頁面
【正文】 24)， s4=10011(19)} 算法舉例 選擇n 設(shè)從區(qū)間 [0,1]產(chǎn)生 4個隨機(jī)數(shù) r1=, r2=, r3=, r4=n 按輪盤賭選擇法，染色體 s1,s2， s3， s4依次選中次數(shù)為 2， 0， 1， 1n 選擇產(chǎn)生種群 S1={s?1=11100(28),s?2=11100(28)， s?3=11000(24)， s?4=10011(19)}染色體 適應(yīng)度 選擇概率 累積概率 估計選中次數(shù)s1=11100 784 2s2=01001 81 0s3=11000 576 1s4=10011 361 1 算法舉例 交叉n 將 s?1與 s?4配對， s?2與 s?3配對，交換后兩位基因n 新種群 S2={s?1=11111(31),s?2=11100(28)， s?3=11000(24)， s?4=10000(16)}變異n 種群變異基因位數(shù)： Pm*L*N=*5*4=n 1，本輪不做變異第三代遺傳操作完成 第四代種群 S={s1=11111(31),s2=11100(28)， s3=11000(24)， s4=10000(16)} 算法舉例n 在這一代種群中已經(jīng)出現(xiàn)了適應(yīng)度最高的染色體s1=11111。n 遺傳操作終止，將 染色體 “11111”作為最終結(jié)果輸出。n 將染色體 “11111”解碼為表現(xiàn)型，得所求最優(yōu)解： 31n 將 31代入函數(shù) y=x2中，即得原問題的解，即函數(shù) y=x2的最大值為 961 算法舉例YYy=x2 8 13 19 24 X第一代種群及其適應(yīng)度y=x2 12 16 25 27 XY第二代種群及其適應(yīng)度y=x2 9 19 24 28 XY第三代種群及其適應(yīng)度y=x2 16 24 28 31 X第四代種群及其適應(yīng)度小結(jié)n 遺傳算法n 模擬自然選擇和有性繁殖、遺傳變異的自然原理n 實現(xiàn)優(yōu)化搜索和問題求解n 遺傳操作n 選擇算子n 交叉算子n 變異算子小結(jié)特點n 直接對結(jié)構(gòu)對象操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；n 遺傳算法不是從單個點，而是從一個點地群體開始搜索；n 具有內(nèi)在的隱并行性和較好的全局尋優(yōu)能力；n 采用概率化尋優(yōu)方法，能自動獲取搜索過程中的有關(guān)知識并用于指導(dǎo)優(yōu)化，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定地規(guī)則；n 魯棒性小結(jié)遺傳算法 圖搜索解空間搜索 問題空間搜索 解隨機(jī)搜索、隨機(jī)選取初始點集 /種群 固定初始 /目標(biāo)節(jié)點尋找最優(yōu)解 /次優(yōu)解 尋找解點集 點集、并行計算 點 點需適應(yīng)度函數(shù) 需先驗知識全局搜索 約束較多算法比較參考書目 :理論、應(yīng)用與軟件實現(xiàn)，王小平，曹立明著，西安交通大學(xué)出版社， ，玄光男，程潤偉著 ，清華大學(xué)出版社， 演講完畢，謝謝觀看
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