遺传算法导论.docVIP

遗传算法导论 Introduction to Genetic Algorithms ?I 简介 遗传算法是进化计算技术的一部分，而进化计算技术在人工智能领域得到飞速的发展。 你或许已经在想：遗传算法是不是受到了达尔文进化论的启发？简单地说，用遗传算法求解问题时，问题的解是在不断进化中得到的。 ? 历史 二十世纪六十年代，I.Rechenberg在他的《演化战略》中第一次引入了进化算法的思想（起初称之为Evolutionsstragegie）。他的这一思想逐渐被其他一些研究者发展。遗传算法（Genetic Algorithms） 是John Holland 发明的，后来他和他的学生及他的同事又不断发展了它。终于，在1975年John Holland 出版了专著《自然系统和人工系统中的自适应》（Adaption In Natural and Artificial Systems）。 1992年，John Koza 曾经使用遗传算法编出新的程序去做一些具体的工作。他称他的这种方法为“进化规划”（Genetic Programming，简称GP）。其中使用了LISP规划方法，这是因为这种语言中的程序被表示为“分析树”（Parse Tree），而这种遗传算法就是以这些分析树为对象的。 ? II 生物学背景 基因 所有的生物都是由细胞组成的。在每一个细胞中都有想同序列的染色体。染色体是一串DNA的片断，它为整个有机体提供了一种复制模式。 染色体是由基因组成的，或者说染色体就是一块块的基因。每一个基因为一个特定的蛋白质编码。或者更简单的说，每一个基因为生物体的某一特定特征编码，比如说眼睛的颜色。所有可能的某一特定特征的属性（比如，蓝色，桔黄色等）被称之为等位基因。每一个基因在染色体上都有其特定的位置，这个位置一般被称作位点（Locus）。 全部序列的基因物质（或者全部的染色体）称之为基因组（或染色体组）（Genome）。基因组上特定序列的基因被称作基因型（Genotype）。基因型和后天的表现型两者是有机体的显性、生理和心理特征比如说眼睛的颜色、智力的基础。 ? 复制（Repeoduction） 在复制中，首先发生的是交叉（Crossover）。来自于父代的基因按照一定的方式组成了新的基因。新的子代还可能发生变异（Mutation）。变异的意思是DNA上的某一些成分发生了一点点的变化。这些改变可能是由于在由父代到子代的基因复制中出现的误差。 生物体的适应度由生物体自身是否能生存来度量的。 ? III 有哪些信誉好的足球投注网站空间 有哪些信誉好的足球投注网站空间（Search Space） 在很多情况下,我们解决一个问题就是从一大堆的数据中寻找一个解，而通常这个解都是混杂在数据中的。所有可行解（Feasible Solution可行解就是满足了一定约束条件的解）组成的空间称之为有哪些信誉好的足球投注网站空间（也可以称之为状态空间）。有哪些信誉好的足球投注网站空间中的每一个点都是一个可行解。每一个可行解都可以被它的函数值或者它的适应度所标记。记住：问题的解就是有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一个点，于是我们就是要从有哪些信誉好的足球投注网站空间中找到这个点。 这样，求解问题就可以转化为在有哪些信誉好的足球投注网站空间中寻找极值点（最大值或者最小值点）。有哪些信誉好的足球投注网站空间在求解问题时可能是完全已知的，但一般来说我们只知道一些孤立的点，然后我们逐渐地生成其它点。问题是，这个有哪些信誉好的足球投注网站过程可能很复杂，我们甚至不知道该去哪里有哪些信誉好的足球投注网站或者该从是么地方开始有哪些信誉好的足球投注网站。事实上，有很多寻找合适解（注意：不一定是最优解）的方法，比如说爬山法（Hill Climbing）禁止接近法(Tabu Search),模拟退火算法(Simulated Annealing)以及遗传算法等等.用遗传算法求解出来的解一般被认为是一个比较好的解,因为我们没有办法证明它是最优解. ? NP难题(NP-hard) 举一个比较难的NP问题,这个问题无法用传统的方法解决。 我们知道很多问题有快速的算法(多项式算法).但是,也有很多问题是无法用算法解决的。事实上，已经证明很多问题不可能在多项式时间内解决出来。 但是，有很多很重要的问题他们的解虽然很难求解出来，但是他们的值却是很容易求可以算出来的。这种事实导致了NP完全问题。NP表示非确定的多项式（Nondeterministic Polynomial），意思是这个问题的解可以用非确定性的算法“猜”出来。如果我们有一个可以猜想的机器，我们就可以在合理的时间内找到一个比较好的解。 NP-完全问题学习的简单与否，取决于问题的难易程度。因为有很多问题，它们的输出极其复杂，比如说人们早就提出的一类被称作NP-难题的问题。这类问题不像NP-完全问题那样时间有限的。 因为NP-问题由上述那些特征，所以很容易想到一些简单的算法――把全部的可行解算一遍。但是这种算法太慢了（通常时间复杂度为O（2^n