智能优化方法.ppt

6.1智能优化理论和方法概述——续遗传学算法是模拟自然界生物进化的一种随机、并行和自适应有哪些信誉好的足球投注网站算法。它将优化参数表示成的编码串群体，根据适应度函数进行选择、交叉和变异遗传操作。遗传算法广泛应用于自动控制、规划设计、组合优化、图像处理、机器学习、信号处理、人工生命等领域。第5页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍遗传算法的一次迭代称为一代，每一代都有一组解。新的一组解不但可以有选择的保留一些适度值高的旧的解，而且可以包括一些由其他解结合得到的新解。最初的一组解（初始群体）是随机生成的，之后的每组新解由遗传操作生成。每个解都通过一个与目标函数相关的适应度函数给予评价，通过遗传过程不断重复，达到收敛，而获得问题的最优解。第6页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续现代生物遗传学中描述的生物进化理论:遗传物质的主要载体是染色体，染色体主要由DNA和蛋白质组成。其中DNA为最主要的遗传物质。基因是有遗传效应的片断,它存储着遗传信息,可以准确地复制,也能发生突变,并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的状态.生物自身通过对基因的复制和交叉的操作时其性状的遗传得到选择和控制。生物的遗传特性,使生物界的物种能保持相对的稳定;生物的变异特性,使生物个体产生新的性状,以至于形成了新的物种(量变积累为质变),推动了生物的进化和发展。第7页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续遗传学算法和遗传学中的基础术语比较：第8页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续与传统优化方法相比，遗传算法的优点是：群体有哪些信誉好的足球投注网站不需要目标函数的导数概率转移准则第9页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续遗传算法研究热点收敛性证明新型高效的遗传算子设计遗传算法与局部优化算法的结合遗传算法在各领域的应用研究软计算与计算智能中的遗传算法第10页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续遗传算法的准备工作:?1)数据转换操作：包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。2)确定适应度计算函数：可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度,该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。第11页,共25页，星期六，2024年，5月6.2遗传算法介绍——续遗传算法的基本步骤：1)编码,创建初始群体（初始解）2)群体中个体适应度计算3)评估适应度4)根据适应度选择个体5)被选择个体进行交叉繁殖,6)在繁殖的过程中引入变异机制7)繁殖出新的群体,回到第2）步第12页,共25页，星期六，2024年，5月6.3遗传算法算例遗传算法简单算例：求下述二元函数的最大值：第13页,共25页，星期六，2024年，5月6.3遗传算法算例——续遗传算法程序实现：第14页,共25页，星期六，2024年，5月6.4遗传算法应用遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。所以，广泛应用于很多学科。下面是遗传算法的一此主要应用领域。函数优化组合优化生产调度问题自动控制机器人学图像处理人工生命数据挖掘等第15页,共25页，星期六，2024年，5月6.4遗传算法应用——续函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。很多人构造出了各种各样的复杂形式的测试函数。连续、离散、凸函数、凹函数、低维函数、高维函数，确定函数、随机函数、单峰值函数、多峰值函数等。算法的本质效果而对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其他优化方法较难求解。而遗传算法却可以方便地得到较好的结果第16页,共25页，星期六，2024年，5月6.4遗传算法应用——续组合优化随着问题规模的增大，组合优化问题的有哪些信誉好的足球投注网站空间也急剧扩大。有时在目前的计算机上用枚举法很难或甚至不可能求出其精确最优解。对这类复杂问题，人们已意识到应把主要精力放在寻求其满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、布局优化、图形划分问题等各种具有NP难度的问题得到成功的应用。第17页,共25页，星期六，2024年，5月6.4遗传算法应用——续生产调度问题：生产调度问题在很多情况下建立起来的数学模难以精确求解，即使经过一些简化之后可以进行求解.也会因简化得太多而使得求解结果与实际相差甚远。目前在现实生产中主要是靠一些经验来进行调度。现在遗传算法已成为解决复杂调度问题的有效下具。在单件生产车间调度、流水线生产间调