张砦-遗传算法在多目标优化中的应用精要.ppt

遗传算法在多目标优化中的应用 张砦 目 录 一、遗传算法概述 二、多目标优化问题 三、实例1——Rosenbrock函数最值问题 四、实例2——智能组卷问题 一、遗传算法概述 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法有哪些信誉好的足球投注网站机制 1.3 遗传算法的发展 1.4 基本遗传算法（SGA） 1.5 遗传算法的特点 1.6 遗传算法的收敛性分析 1.7 遗传算法研究的主要问题 1.8 遗传算法的应用 1.2 遗传算法有哪些信誉好的足球投注网站机制 1.3 遗传算法的发展 (1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期) ? 50年代后期，一些生物学家着手采用电子计算机模拟生物的遗传系统，尽管这些工作纯粹是研究生物现象，但其中已使用现代遗传算法的一些标识方式。 ? 1965年，德国的L.Rechenberg等人正式提出进化策略的方法，当时的进化策略只有一个个体，而且进化操作也只有变异一种。 ? 1965年，美国的L.j.Fogel正式提出进化规划，在计算中采用多个个体组成的群体，而且只运用变异操作。 ? 60年代期间，美国J.H.Holland在研究自适应系统时，提出系统本身与外部环境相互协调的遗传算法。1968年，J.H.Holland教授又提出模式理论，它成为遗传算法的主要理论基础。 ? 1967年，Bagley发表了关于遗传算法应用的论文，在其论文中首次使用“遗传算法（ Genetic Algorithm）”一词。 (2) 成长期 (70年代中期至80年代末期) ? 1975年，J.H.Holland教授的专著《Adaptation in Natural and Artificial System》正式出版，全面地介绍了遗传算法，人们常常把这一事件视作遗传算法问世的标志， Holland也被视作遗传算法的创始人。 ? 1975年，De.Jong在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验，树立了遗传算法的工作框架，得到了一些重要且具有指导意义的结论。 ? 1987年，美国D.Lawrence总结人们长期从事遗传算法的经验，公开出版《Genetic Algorithm and Simulated Annealing》一书，以论文集形式用大量实例介绍遗传算法。 ? 1985年，作为Holland的学生，D.E.Goldberg博士出版专著《Genetic Algorithms——in Search，Optimization and Machine Learning》，全面、系统地介绍遗传算法，使这一技术得到普及与推广。该书被人们视为遗传算法的教科书。 ? 1985年，在美国举行第一届遗传算法国际学术会议(International Conference on Genetic Algorithms，简称ICGA），与会者交流运用遗传算法的经验。随后，每2年左右都举行一次这种会议。 (3) 发展期(90年代以后) 90年代，遗传算法不断地向广度和深度发展。 ? 1991年，D.Lawrence出版《Handbook of Genetic Algorithms》一书，详尽地介绍遗传算法的工作细节。 ? 1996年 Z.Michalewicz的专著《遗传算法 + 数据结构 = 进化程序》深入讨论了遗传算法的各种专门问题。同年，T.Back的专著《进化算法的理论与实践：进化策略、进化规划、遗传算法》深入阐明进化算法的许多理论问题。 ? 1992年，Koza出版专著《Genetic Programming:on the Programming of Computer by Means of Natural Selection》，该书全面介绍了遗传规划的原理及应用实例，表明遗传规划己成为进化算法的一个重要分支。 ? 1994年，Koza又出版第二部专著《Genetic Programming Ⅱ:Automatic Discovery of Reusable Programs》，提出自动定义函数的新概念，在遗传规划中引入子程序的新技术。同年，K.E.Kinnear主编《Advances in Genetic Programming》，汇集许多研究工作者有关应用遗传规划的经验和技术。 1.4 基本遗传算法（SGA） 1.4.1 基本遗传算法的构成要素 (1) 染色体编码方法 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因由二值符号集{0，1}组成。初始群体中各个个体的基因值用均匀分布的随机数来生成。如：100111001000101101，就可表示一个个体，该个体的染色体长度是18。