人工智能-遗传算法(00001).pdfVIP

第4章遗传算法

4.1根本概念

4.2选择算子

4.3交叉算子

4.4变异算子

4.5根本遗传算法

4.6根本实现技术

4.7遗传算法应用

第4章遗传算法

n生物进化

n自然法那么

n优胜劣汰

n适者生存

n有性繁殖

n基因通过有性繁殖不断进行混合和重组

n遗传算法

n从生物界按照自然选择和有性繁殖、遗传变异的

自然进化现象中得到启发，而设计的一种优化

有哪些信誉好的足球投注网站算法

第4章遗传算法

n应用

n函数优化

n组合优化：旅行商、图形化分…

n生产调度：车间调度、生产规划…

n自动控制：控制器、参数辨识…

n机器人智能控制：机器人路径规划、运动轨迹规划…

n图像处理与模式识别：特征提取、图像分割…

n人工生命：进化模型、学习模型、行为模型…

n遗传程序设计

n机器学习

4.1根本概念

n个体

n个体就是模拟生物个体而对问题中的对象〔一般

就是问题的解〕的一种称呼

n一个个体也就是有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一个点

n种群

n种群(population)就是模拟生物种群而由假设

干个体组成的群体

n它一般是整个有哪些信誉好的足球投注网站空间的一个很小的子集

n通过对种群实施遗传操作，使其不断更新换代而

实现对整个论域空间的有哪些信誉好的足球投注网站

4.1根本概念

n适应度(fitness)

n借鉴生物个体对环境的适应程度，而对问题中的个体

对象所设计的表征其优劣的一种测度

n适应度函数(fitnessfunction)

n问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系

n一般是一个实值函数

n该函数就是遗传算法中指导有哪些信誉好的足球投注网站的评价函数

4.1根本概念

n染色体(chromosome)

n染色体是由假设干基因组成的位串〔生物学〕

n个体对象由假设干字符串组成来表示〔遗传算法

〕

n遗传算法(geneticalgorithm)

n染色体就是问题中个体的某种字符串形式的编码

表示

n染色体以字符串来表示

n基因是字符串中的一个个字符

个体染色体

91001

〔2，5，6〕010101110

4.1根本概念

n遗传算子(geneticoperator)

n选择(selection)

n交叉(crossover)

n变异(mutation)

4.2选择算子

选择算子

模拟生物界优胜劣汰的自然选择法那么的一种染色

体运算

从种群中选择适应度较高的染色体进行复制，以生

成下一代种群

算法：

个体适应度计算

在被选集中每个个体具有一个选择概率

选择概率取决于种群中个体的适应度及其分布

个体适应度计算，即个体选择概率计算

个体选择方法

4.2选择算子

n个体适应度计

n按比例的适应度计(proportionalfitness

assignment)

n基于排序的适应度计(rank-basedfitness

assignment)

n个体选择方法

n轮盘赌选择(roulettewheelselection)

n随机遍历抽样(stochasticuniversalsampling)

n局部选择(localselection)

n截断选择(truncationselection)

n锦标赛选择(tournamentselection)

4.2.1按比例的适应度计算

算法：

对一个规模为N的种群S，按每个染色体xiS的

选择概率P(xi)所决定的选中时机，分N次从S中

随机选择N个染色体，并进行复制

其中：