遺傳算法的改進(jìn)ppt課件(參考版)
2025-05-10 02:30本頁(yè)面
【正文】 112m a x ( ). . ( )()( ) ( ) m in{ ( ) , 0 },0m a xniiiiiimm iiifx p xs t g x csxFxF x f x c g xEp sE????? ????? ? ???、 適 應(yīng) 度 函 數(shù)原 問(wèn) 題 為按 照 解 優(yōu) 化 問(wèn) 題 的 罰 函 數(shù) 法 的 思 想 ， 構(gòu) 造 背 包 問(wèn) 題的 適 應(yīng) 度 函 數(shù) 如 下其 中 為 罰 因 子 。 每 個(gè) 個(gè) 體 串 的 長(zhǎng) 度 為 實(shí) 行 二 進(jìn) 制 編 碼 ， 第個(gè) 位 上 是 表 示 第 個(gè) 物 體 裝 包 ， 是 表 示 第 個(gè) 物 體 不 裝 包 ?；?本 背 包 問(wèn) 題 ： 設(shè) 件 物 體 的 重 量 分 別 為使 用 價(jià) 值 分 別 為 ， 一 個(gè) 背 包 能 承 受 的 總 重 量為 如 何 裝 包 使 總 價(jià) 值 最 大 。 ? 遺傳算法與最速下降法相結(jié)合 ?主要改進(jìn)是：在每次繁殖中產(chǎn)生的新的子代，都要以概率 Ps判斷是否需要進(jìn)行線性搜索運(yùn)算，經(jīng)最速下降算子的線性搜索運(yùn)算產(chǎn)生的新的個(gè)體繼承了其父代的優(yōu)良品質(zhì)。 ? 共享法的選擇策略：通過(guò)個(gè)體之間的相似程度的共享函數(shù)來(lái)調(diào)整群體中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，適應(yīng)度共享函數(shù)的直接目的是將搜索空間的多個(gè)不同峰值在地理上區(qū)分開(kāi)來(lái)，每一個(gè)峰值處接受一定比例數(shù)目的個(gè)體。 ? 基于排擠機(jī)制的選擇策略：思想起源于在一個(gè)有限的生存空間中，各種不同的生物為了能夠延續(xù)生存，必須相互競(jìng)爭(zhēng)各種有限資源。 ? 基于預(yù)選擇機(jī)制的選擇策略：當(dāng)新產(chǎn)生的子代個(gè)體的適應(yīng)度超過(guò)其父代個(gè)體的適應(yīng)度時(shí)，所產(chǎn)生的子代個(gè)體才能代替其父代個(gè)體而遺傳到下一代群體中，否則父代個(gè)體仍保留在下一代群體中。借鑒此概念 , 遺傳算法將每一代個(gè)體劃分為若干類 , 每個(gè)類中選出若干適應(yīng)度較大的個(gè)體作為一個(gè)類的優(yōu)秀代表組成一個(gè)種群 , 再在種群中以及不同種群之間通過(guò)雜交、變異產(chǎn)生新一代個(gè)體群 , 同時(shí)采用預(yù)選擇機(jī)制或者排擠機(jī)制或共享機(jī)制完成選擇操作。這是因?yàn)樵跇?biāo)準(zhǔn)的遺傳算法的初期 , 群體保持了多樣性 , 但是到了算法后期 , 群體的多樣性遭到了破壞 , 大量個(gè)體集中于某一個(gè)極值點(diǎn)附近 , 它們的后代造成了近親繁殖 , 這樣就易造成收斂于一個(gè)局部最優(yōu)解 , 而無(wú)法跳出該局部搜索 。為了保證每一代的最優(yōu)個(gè)體不被破壞，采用精英選
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