人工智能---遺傳算法37(參考版)
2025-02-21 12:31本頁面
【正文】 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 解隨機搜索、隨機選取初始點集 /種群 固定初始 /目標節(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！。第 4章 遺傳算法 基本概念 選擇算子 交叉算子 變異算子 基本遺傳算法 基本實現(xiàn)技術(shù) 遺傳算法應(yīng)用 第 4章 遺傳算法n 生物進化n 自然法則n 優(yōu)勝劣汰n 適者生存n 有性繁殖n 基因通過有性繁殖不斷進行混合和重組n 遺傳算法n 從生物界按照自然選擇和有性繁殖、遺傳變異的自然進化現(xiàn)象中得到啟發(fā)，而設(shè)計的一種優(yōu)化搜索算法第 4章 遺傳算法n 應(yīng)用n 函數(shù)優(yōu)化n 組合優(yōu)化：旅行商、圖形化分 …n 生產(chǎn)調(diào)度：車間調(diào)度、生產(chǎn)規(guī)劃 …n 自動控制：控制器、參數(shù)辨識 …n 機器人智能控制：機器人路徑規(guī)劃、運動軌跡規(guī)劃 …n 圖像處理與模式識別：特征提取、圖像分割 …n 人工生命：進化模型、學(xué)習(xí)模型、行為模型 …n 遺傳程序設(shè)計n 機器學(xué)習(xí) 基本概念 n 個體n 個體就是模擬生物個體而對問題中的對象（一般就是問題的解）的一種稱呼n 一個個體也就是搜索空間中的一個點n 種群n 種群 (population)就是模擬生物種群而由若 干個體組成的群體n 它一般是整個搜索空間的一個很小的子集n 通過對種群實施遺傳操作，使其不斷更新?lián)Q代而實現(xiàn)對整個論域空間的搜索 基本概念 n 適應(yīng)度 (fitness)n 借鑒生物個體
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