优化算法-模拟退火-粒子群-遗传算法.pptVIP

*M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为20~100；G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500；Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。*优化算法模拟退火算法A遗传算法B粒子群算法C模拟退火算法一、模拟退火算法概念模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其慢慢冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而慢慢冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解模拟退火算法二、模拟退火算法模型模拟退火算法可以分为解空间、目标函数和初始解三部分。三、模拟退火的基本思想(1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L；

(2)对k=1，……，L做第(3)至第6步：

(3)产生新解S′

(4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数

(5)若Δt′0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解.（Metropo1is准则）

(6)如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。

(7)T逐渐减少，且T0，然后转第2步。

最终求得的解与初始值无关，与初始解状态S无关；01具有渐近收敛性，在理论上是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法；02具有并行性。03四、模拟退火算法特点模拟退火算法遗传算法一、遗传算法概念遗传算法简称GA，是模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机有哪些信誉好的足球投注网站最优化方法。遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。遗传算法二、遗传算法基本操作（1）复制：复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0~1之间均匀分布的随机数，若某串的复制概率为40%，则当产生的随机数在0.40~1.0之间时，该串被复制，否则被淘汰（2）交叉：在匹配池中任选两个染色体，随机选择一点或多点交换点位置；交换双亲染色体交换点右边的部分，即可得到两个新的染色体数字串。（3）变异：在染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因由1变为0，或由0变为1。对参数的编码进行操作，而非对参数本身；1同时使用多个有哪些信誉好的足球投注网站点的有哪些信誉好的足球投注网站信息；2直接以目标函数作为有哪些信誉好的足球投注网站信息；3使用概率有哪些信誉好的足球投注网站技术；4遗传算法在解空间进行高效启发式有哪些信誉好的足球投注网站，而非盲目地穷举或完全随机有哪些信誉好的足球投注网站；5对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要求函数可微；6具有并行计算的特点.7三、遗传算法特点遗传算法1函数优化；（2）组合优化；（3）生产调度问题；2自动控制：利用遗传算法进行控制器参数的优化、基于遗传算法的模糊控制规则的学习、基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的神经网络结构的优化和权值学习；3机器人；（6）图像处理；（7）人工生命；4遗传编程；（9）机器学习；三、遗传算法的应用遗传算法遗传算法四、遗传算法的应用步骤一：确定决策变量及各种约束条件，即确定出个体的表现型X和问题的解空间；二：建立优化模型，即确定出目标函数的类型及数学描述形式或量化方法；三：确定表示可行解的染色体编码方法，即确定出个体的基因型x及遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站空间；四：确定解码方法，即确定出由个体基因型x到个体表现型X的对应关系或转换方法；五：确定个体适应度的量化评价方法，即确定出由目标函数值到个体适应度的转换规则；六：设计遗传算子，即确定选择运算、交叉运算、变异运算等遗传算子的具体操作方法。七：确定遗传算法的有关运行参数，即M,G,Pc,Pm等参数。遗传算法遗传算法的应用步骤粒子群算法一、粒子群算法（PSO）的基本思想它是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法。通常认为它是群集智能的一种。它可