13人工智能與專家系統(tǒng)(xxxx)-文庫吧資料
2025-03-02 12:54本頁面
【正文】 機創(chuàng)建初始群體 自然選擇 復制、雜交 顯示結果 結束 是 否 是否滿足選中標準？ 計算群體中每個個體的適應值 31 遺傳算法舉例 問題：求 （ 1）編碼： 此時取均長為 5，每個染色體 （ 2）初始群體生成：群體大小視情況而定，此處設置為 4，隨機產生四個個體： 編碼： 01101， 11000， 01000， 10011 解碼： 13 24 8 19 適應度： 169 576 64 361 （ 3）適應度評價： ]31,0[,)( 2 ?? xxxfMa x 11111~00000?x 5}1,0{2)( xxfitness ?32 （ 4）選擇：選擇概率 個體： 01101， 11000， 01000， 10011 適應度： 169 576 64 361 選擇概率： 選擇結果： 01101， 11000， 11000， 10011 （ 5）交叉操作：發(fā)生交叉的概率較大 哪兩個個體配對交叉是隨機的 交叉點位置的選取是隨機的（單點交叉） 0110 1 01100 11 000 11 011 1100 0 11001 10 011 10 000 ffP ii ?? /1170?? f ...,?cP33 （ 6）變異：發(fā)生變異的概率很小 （ 7）新群體的產生： 保留上一代最優(yōu)個體，一般為 10%左右，至少 1個 用新個體取代舊個體，隨機取代或擇優(yōu)取代。 27 4 遺傳算法的應用步驟 遺傳算法提供了一種求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架 。 3）確定控制該算法的參數和變量 。 遺傳算法的準備工作： 1） 確定表示方案 。 26 4 遺傳算法的應用步驟 遺傳算法提供了一種求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架 ， 它不依賴于問題的領域和種類 。 3) 遺傳算法利用適應值信息 , 無需導數或其它輔助信息 。 25 遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的主要不同 1) 遺傳算法不是直接作用在參變量集上 , 而是利用參變量集的某種編碼 。 Pc：交叉概率，一般取為 ～ 。 24 3 遺傳算法的構成要素 、運行參數 N：群體大小，即群體中包含的個體的數量。如使用單點一致交叉。 ? 交叉算子 (crossover)：又稱為雜交算子。 23 3 遺傳算法的構成要素 遺傳算子 ? 選擇算子 (selection) ：又稱為復制算子。為正確計算這個概率，這里要求所有個體的適應度必須為正數或零。初始群體中各個個體的基因值可用均勻分布的隨機數生成，如： x=1001110010 就可以表示一個個體，該個體的染色體長度是 n=10。 22 3 遺傳算法的構成要素 。 ? 單一的遺傳算法編碼不能全面地將優(yōu)化問題的約束表示出來。 4) 遺傳算法利用概率轉移規(guī)則 , 而非確定性規(guī)則。 2) 遺傳算法不是從單個點 , 而是在群體中從一個點開始搜索 。經過存優(yōu)去劣的自然淘汰，適應性高的基因結構得以保存下來。每個基因有特殊的位置并控制某種特殊性質；所以，每個基因產生的個體對環(huán)境具有某種適應性。 Mendel遺傳學說最重要的是基因遺傳原理。物種每個個體的基本特征由后代所繼承，但后代又會產生一些異于父代的新變化。 Darwin進化論最重要的是適者生存原理。 Koza成功地將提出的遺傳編程方法應用于人工智能、機器學習、符號處理等方面。該書系統(tǒng)總結了遺傳算法的主要研究成果，全面而完整地論述了遺傳算法的基本原理及其應用。 遺傳算法的發(fā)展 16 20世紀 80年代， Holland實現了第一個基于遺傳算法的機器學習系統(tǒng) 分類器系統(tǒng)，開創(chuàng)了基于遺傳算法學習的新概念，為分類器系統(tǒng)構造出了一個完整的框架。 遺傳算法的發(fā)展 15 20世紀 70年代， Holland提出了遺傳算法的基本定理 模式定理 (Schema Theorem),奠定了遺傳算法的理論基礎。這些都與目前遺傳算法中所使用的算子和方法類似。 遺傳算法的發(fā)展 14 ? 1967年， Holland的學生 Bagley在其博士論文中首次提出了“遺傳算法”一詞，并發(fā)表了遺傳算法應用方面的第一篇論文。下面是在遺傳算法的發(fā)展進程中一些關鍵人物所做出的一些主要貢獻。 ? 它最早由美國密執(zhí)根大學 教授提出，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。 人工生命研究的策略 10 遺傳算法及應用 ?遺傳算法的提出及發(fā)展 ?遺傳算法的基本原理 ?遺傳算法的構成要素 ?遺傳算法的實現步驟 ?遺傳算法的應用 11 1 遺傳算法的提出及發(fā)展 ? 遺傳
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