人工智能实验报告 .pdfVIP

人工智能第二次实验报告 一．实验题目： 遗传算法的设计与实现 二．实验目的： 通过人工智能课程的学习，熟悉遗传算法的简单 应用。 三．实验内容 2 用遗传算法求解 f (x) = x 的最大值，x∈ [0,31]，x 取整数。 可以看出该函数比较简单，只要是为了体现遗传算法的思 想，在问题选择上，选了一个比较容易实现的，把主要精力 放在遗传算法的实现，以及核心思想体会上。 四. 实验过程： 1.实现过程 （1）编码 使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度， 通常由对问题的求解精度决定，编码长度 L 越长，可期望的最 优解的精度也就越高，过大的 L 会增大运算量。针对该问题进 行了简化，因为题设中 x∈ [0,31]，所以将二进制长度定为 5 就够用了； （2 ）生成初始群体 种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生 N 个初 始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N 个个体组 成一个初始群体，N 表示种群规模的大小。当 N 取值较小时， 可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易 引起遗传算法早熟，出现假收敛；而 N 当取值较大时，又会 使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是 20—100。 （3）适应度检测 根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个 体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数； （4）选择 从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会 被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用 轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正 比； （5）交叉 遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交 叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个 体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制着交叉操作的频率， 由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概 率通常应取较大值；但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式。 一般取 0.4 到 0.99。 （6）变异 随机选择中间群体中的某个个体，以变异概率大小改变个体 某位基因的值。变异为产生新个体提供了机会。变异概率也是影 响新个体产生的一个因素，变异概率小，产生新个体少；变异概 率太大，又会使遗传算法变成随机有哪些信誉好的足球投注网站。一般取变异概率为 0.0001—0.1。 （7）结束条件 当得到的解大于等于900 时，结束。从而观看遗传的效率问题。 五. 代码及结果： /*遗传算法设计最大值*/ #include stdio.h #include string.h #include stdlib.h #include time.h #define C 0 //测试 #define CFLAG 4 //测试标记 #define JIAOCHA_RATE 0.5 //交叉概率一般取 0.4 到 0.99 #define BIANYI_RATE 0.09 //变异概率为 0.0001-0.1 #define ITER_NUM 1000 //迭代次数 #define POP_NUM 20 //染色体个数 #define GENE_NUM 5 //基因位数 #define FEXP(x) ((x)*(x)) //y=x^2 typedef unsigned int UINT; //染色体 typedef struct{ char geneBit[GENE_NUM]; //基因位 UINT fitValue; //适应值 }Chromosome; //将二进制的基因位转化为十进制 UINT toDec(Chromosome pop){ UINT i; UINT radix = 1; UINT result = 0; for(i=0; iGENE_NUM; i++) { result += (pop.geneBit[i]-0)*radix; radix *= 2;