軟件工程畢業(yè)設(shè)計(jì)-基于云遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)-在線瀏覽
2025-03-06 02:37本頁面
【正文】 傳算子和控制參數(shù)：（1）由設(shè)計(jì)空間向遺傳算法編碼空間的映射稱為編碼；而由編碼空間向設(shè)計(jì)空間的映射稱為解碼。（2）適應(yīng)函數(shù)是用以描述個(gè)體適應(yīng)環(huán)境的程度，也是生物進(jìn)化中決定哪些染色體可以產(chǎn)生優(yōu)良后代的依據(jù)。（3）遺傳算子包括復(fù)制算子、交配算子和變異算子。交配是指兩個(gè)相互配對(duì)的染色體按某種方式相互交換其部分基因而生成兩個(gè)新的個(gè)體。這三個(gè)算子一般都按一定的種群選擇概率、交配概率和變異概率隨機(jī)地進(jìn)行，造成遺傳中的子代和父代的不同和差異。迄今為止，有關(guān)遺傳算法的理論研究還相當(dāng)不完善，特別是有關(guān)遺傳算法的收斂性研究，以及如何提高算法的收斂速度和計(jì)算的穩(wěn)定性等，這些都是目前具有重要研究價(jià)值的問題 [6]。（2）隨機(jī)產(chǎn)生 N 個(gè)染色體的初始群體 。 cp ??1crosp?k5（7）以一個(gè)較小的變異概率 ，得到一個(gè)染色體的一個(gè)基因發(fā)生變異，形成變異群體mp。?????1uto??kk（9）終止計(jì)算，輸出最優(yōu)結(jié)果 [7]。而在以下幾種改進(jìn)中收斂到最優(yōu)解：（1）每次記錄下當(dāng)前最優(yōu)解并將群體狀態(tài)最前面增加一維存放當(dāng)前最優(yōu)解。（3）按交叉、變異后就更新當(dāng)前最優(yōu)染色體，之后再進(jìn)行種群選取的進(jìn)化循環(huán)過程。（2）遺傳算法的求解是從一個(gè)群體開始的，并在求解過程中記錄下一個(gè)群體。（3）遺傳算法對(duì)優(yōu)化問題的變量編碼后，其計(jì)算過程比較簡單，且可以較快地得到一個(gè)滿意解。遺傳算法也還可以存在一些不足或是需要進(jìn)一步深入研究的問題，如編碼不規(guī)范性以及編碼存在表示的不準(zhǔn)確性、編碼不能全面地表示出約束以及保證收斂到最優(yōu)解等。云方法提出用 3 個(gè)數(shù)字特征(期望值, 熵, 超熵) 來描述整個(gè)云團(tuán), 實(shí)現(xiàn)定性和定量之間的轉(zhuǎn)換 [9]。 云的性質(zhì)論域 U 可以是一維的，也可以是多維的。所有這些都體現(xiàn)了模糊性和隨機(jī)性的關(guān)聯(lián)性 [11]。6云由云滴組成，云滴之間的無次序性，一個(gè)云滴是定性概念在數(shù)量上的一次實(shí)現(xiàn)，云滴越多，越能反映這個(gè)定性概念的整體特征。 云的數(shù)字特征正態(tài)云模型用相互獨(dú)立的一組參數(shù)共同表達(dá)一個(gè)定性概念的數(shù)字特征, 反映概念的不確定性。期望 Ex：在論域空間中最能夠代表這個(gè)定性概念的點(diǎn), 是這個(gè)概念量化的最典型樣本點(diǎn)。熵還反映了定性概念的不確定性, 表示在論域空間可以被定性概念接受的取值范圍大小 , 即模糊度, 是定性概念亦此亦彼性的度量，也即云層的陡峭程度，En 越小，云層越陡峭。圖 21 云的數(shù)字特征示意圖 [13]設(shè) U 是一個(gè)用精確數(shù)值表示的定量論域， C 是 U 上的定性概念，若定量值 x 是定性概念 C 的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，若 x 滿足 x~N(Ex，En ’2)，其中，En’~N(En，He 2)，且 x 對(duì) C 的確定度滿足則 x 在論域 U 上的分布稱為正態(tài)云。例如 十幾公里 就是一個(gè)不確定的語言值，它的云模型表示如圖 22 所示。它在表達(dá)自然語言中的基本語言值——語言原子時(shí)最為有用，因?yàn)樯鐣?huì)和自然科學(xué)的各個(gè)分支都已經(jīng)證明了正態(tài)分布的普適性。如下圖 23 所示： 云滴 drop ( xi , μi ) 圖 23 正態(tài)云發(fā)生器示意圖 [15]一維正向云發(fā)生器算法描述如下：輸入：表示定性概念的 A 三個(gè)數(shù)字特征值 Ex，En，He 和云滴數(shù) N。1）生成以 En 為期望值，He 為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù) Enn。(Enxfey??5）令 y 為 x 屬于定性概念 A 的確定度；6） （x，y）完整的反映了這一次定性定量轉(zhuǎn)換的全部內(nèi)容；7）重復(fù) 1）~6）直到產(chǎn)生 N 個(gè)云滴為止。Ex?Ex?要使遺傳算法的收斂速度加快，不易陷入局部極小，得到正確的結(jié)果，必須使適度值小的個(gè)體有較大的交叉概率和變異概率，適度值大的個(gè)體有相對(duì)較小的交叉概率和變異概率。]3,[n??3 函數(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)為：10/)4(2)(??xef式中 x 的取值范圍是 1～31，求 f（x）的最大值。void initpop() //初始化種群{int j,j1。 //采用當(dāng)前時(shí)間為隨機(jī)種子，保證每次的隨機(jī)數(shù)都不一樣for(j=0。j++){for(j1=0。j1++)oldpop[j].chrom[j1]=(int)(2*rand()/(RAND_MAX+))。oldpop[j].fitness=objfunc(oldpop[j].x)。oldpop[j].parent2=0。 //給結(jié)構(gòu)體其他數(shù)據(jù)（適應(yīng)值，雙親）等賦值}}備注：作為遺傳算法的第一步，可以說這是很關(guān)鍵的一步，對(duì)于基因位數(shù)的選擇是一個(gè)至關(guān)重要的部分，這里選擇的基因位數(shù)為 5(define lchrom 5)，之所以選擇 5 有以下兩個(gè)原因。其二：五位二進(jìn)制的范圍－0~31 包括函數(shù)的解“X＝14” 。通過各方面的考慮，這里使用基因數(shù)為 5 并無大礙。輪盤賭，就是積累概率來實(shí)現(xiàn)的，通常適應(yīng)度大的被選擇的幾率較高。int j。j=0。 //得到一個(gè)小于 sumfitness 的隨機(jī)數(shù)do{partsum=partsum+oldpop[j].fitness。}while((partsumrand1)amp。(jpopsize))。} 交叉和交叉概率(1) 交叉交叉將染色體的基因進(jìn)行互換，從而產(chǎn)生新的后代，本文采用單點(diǎn)交叉：隨機(jī)選取某個(gè)基因位，從此位開始交換兩父本后面的序列，相應(yīng)地產(chǎn)生兩個(gè)后代，實(shí)例如下：9父本 1： 8765432, ??父本 2： ??子代 1： 8765432,子代 2： ?程序中的交叉：int crossover(char *parent1,char *parent2,int k5) //交叉{int j。if(flipcross(pcross)){jcross=(int)(lchrom*rand()/(RAND_MAX+))。}elsejcross=lchrom。jjcross。newpop[k5].chrom[j]=mutation(parent1[j])。newpop[k5+1].chrom[j]=mutation(parent2[j])。jlchrom。newpop[k5].chrom[j]=mutation(parent2[j])。newpop[k5+1].chrom[j]=mutation(parent1[j])。jlchrom。newpop[k5].chrom[j]=mutation(parent1[j])。10newpop[k5+1].chrom[j]=mutation(parent2[j])。}備注：? 函數(shù)的三個(gè)參數(shù)(char *parent1,char *parent2,int k5) ，parent1 和 parent2 分別使要交叉的兩個(gè)染色體，k5 是其生成子代的數(shù)組下標(biāo)（生成的第一個(gè)子代存放在染色體數(shù)組[k5]中，第二個(gè)子代存放在染色體數(shù)組[k5＋1] ） 。實(shí)例：父本 1： 8765432, ??父本 2： ??子代 1： 8765432,子代 2： ?（這個(gè)實(shí)例中的交叉位置為 4）如果不交叉則把基因原封不動(dòng)的傳給下一代。交叉概率 由云模型產(chǎn)生，公式如下：cp fx?E1max/)(cfn?2/cEnHe?),(39。2)39。交叉概率中的 為群體的平均適應(yīng)度， 為群體的最大適應(yīng)度， 為兩交叉?zhèn)€體中的最大f maxf39。2c k程序中的函數(shù)：int flipcross(double probability) //交叉概率{double pc。Ex=avg。 // e=3He=En/h。 // 就是上式的 En
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