[計(jì)算機(jī)]ch9現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)--遺傳算法-文庫吧資料
2024-10-25 03:41本頁面
【正文】 不能簡單地用遺傳代數(shù)確定。 ? 遺傳算法是一種反復(fù)迭代的搜索算法，它通過多次進(jìn)化逐漸逼近最優(yōu)解，因此需要確定停機(jī)條件。 ? 在變異操作中，變異率 Pm對(duì)遺傳算法的性能有較大的影響，為了提高遺傳算法的性能，在算法是運(yùn)行過程中，動(dòng)態(tài)改變變異率 Pm，即根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)值決定個(gè)體的變異率 Pm。變異與選擇、交叉算子結(jié)合在一起，就能避免由選擇和交叉算子引起的某些信息的永久性丟失，從而保證了遺傳算法的有效性。變異就是以很小的概率，隨機(jī)改變字符串某個(gè)位置上的值。 例如： A1=1100|10， A2=1010|01， “ |”表示交叉位置，則交叉后得： ? 遺傳算法是有效性主要來自選擇和交叉操作，尤其是交叉，在遺傳算法中起著核心作用。交叉分兩步，首先按照一定的方法，隨機(jī)地從交配池中取出要交配的一對(duì)染色體，然后進(jìn)行交叉，產(chǎn)生一對(duì)新的位串。 遺傳算子包括三個(gè)基本算子：選擇算子(Selection Operator)、交叉算子 (Crossover Operator)、變異算子 (Mutation Operator)。選擇的依據(jù)是每個(gè)染色體的適應(yīng)值大小，適應(yīng)值越大，被選中的概率就越大。 ? 選擇遺傳操作算子 ? 選擇算子 又稱復(fù)制 (reproduction)算子、繁殖算子。這樣選擇初始種群可使遺傳算法更快地達(dá)到最優(yōu)解。初始種群的一般取值范圍是 20~100。 初始種群大小表示群體中所含個(gè)體的數(shù)量。例如，某條件屬性Ci對(duì)應(yīng)的編碼二進(jìn)制串為 011001，表示該屬性取第二個(gè)屬性值或第三個(gè)屬性值或第六個(gè)屬性值，即 ?若屬性為數(shù)值型，定義屬性段的寬度 ，其中 n為該屬性的取值個(gè)數(shù)。 具體的編碼規(guī)則如下： ?若屬性為范疇型，定義屬性段的寬度等于屬性取值個(gè)數(shù)。編碼采用二進(jìn)制，將由特征和類別組成的訓(xùn)練例子集編碼成二進(jìn)制字符串的遺傳樣本。主要的編碼方法有二進(jìn)制編碼、浮點(diǎn)數(shù)編碼、符號(hào)編碼、多參數(shù)編碼、可變長染色體編碼等。編碼方法在很大程度上決定了如何進(jìn)行群體的遺傳進(jìn)化運(yùn)算以及遺傳進(jìn)化的效率。 ? 編碼問題 ? 編碼是應(yīng)用遺傳算法時(shí)要解決的首要問題，也是設(shè)計(jì)遺傳算法時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵步驟。 ? 兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：從表現(xiàn)型到基因型的轉(zhuǎn)換 ， 另一種是從基因型到表現(xiàn)型的轉(zhuǎn)換 ? 遺傳算法實(shí)質(zhì)上是一種繁衍 、 檢測和評(píng)價(jià)的迭代算法 ? 最大優(yōu)點(diǎn)是問題的最優(yōu)解與初始條件無關(guān) ， 而且搜索最優(yōu)解的能力極強(qiáng) 遺傳算法可定義為一個(gè) 8元組： GA = (C, E, P0, M, ?, ?, ?, T) 式中 ， C— 個(gè)體的編碼方法； E— 個(gè)體適應(yīng)值評(píng)價(jià)函數(shù)；
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