遗传算法实例.pptx

遗传算法实例 线性规划问题 目标函数： min 约束条件： 遗传算法程序实现 适应度函数： 各个变量的初始化 设置交叉概率为0.7，变异概率为0.3，迭代终止条件为100代，种群规模为100 编码与初始解的生成 染色体编码 由于本问题是在实数范围内进行求解，用十进制数编码比较直观，染色体编码如下图，使用三个十进制数来分别表示X1、X2、X3 10 20 30 X1 X2 X3 生成初始解 算法开始先生成100个个体，每个个体染色体在0到50内随机生成 选择算子 轮盘赌选择 交叉算子 算术交叉算子 对于由十进制数编码的染 色体常用算术交叉算子，其定义为两个向量 的组合 x1’=λ1*x1+λ2*x2； x2’=λ1*x2+λ2*x1， 其中 λ1、 λ2 称为乘子，x1’,x2’是交叉后的染色体。 变异算子 单点变异 首先随机选择一个要变异的染色体，如果满足变异概率，随机产生一个变异位置，进行变异 运行结果 可以以看出在迭代30代左右收敛，运行程序得到结果 x1=0.0022 x2=0.0021 x3=0.0015 此时函数值0.0283，与最优解（0,0,0）相差不大。