多目标遗传算法

第３２卷第６期

２０１１年６月

通信学报

Ｊｏｕｍａｌ

ｏｎ

、，０１．３２Ｎｏ．６

ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＪｕｎｅ２０１ｌ

基于蚁群一遗传算法的改进多目标数据关联方法

袁东辉１，２刘大有１，２申世群１＇２

（Ｉ．吉林大学知识工程与符号计算教育部重点实验室，吉林长春１３００１２；２．吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春１３００１２）

摘要：将蚁群算法与遗传算法相结合，提出一种快速实现多目标数据关联的ＡＣ．ＧＡＤＡ（ａｎｔ

ｃｏｌｏｎｙ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏ－

ｒｉｔｈｍｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）算法，该算法利用种群个体携带信息素，并改进了全局信息素扩散模型，同时为了提高算法

的收敛速度并且避免局部极值的出现，引入了交叉变异策略和种群适应度模型，通过大量的实验数据证明，该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。关键词：数据关联；多目标；蚁群算法；遗传算法中图分类号：ＴＰ３９１

文献标识码：Ａ

文章编号：１０００－４３６Ｘ（２０１１）０６，００１７．０７

ＩｍｐｒｏｖｅｄＡＣ－ＧＡｂａｓｅｄｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ

ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ

ＹＵＡＮＤｏｎｇ．ｈｕｉｌＰ，ＬＩＵＤａ－ｙｏｕｌ．＿，ＳＨＥＮＳｈｉ—

第３２卷第６期

２０１１年６月

通信学报

Ｊｏｕｍａｌ

ｏｎ

、，０１．３２Ｎｏ．６

ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＪｕｎｅ２０１ｌ

基于蚁群一遗传算法的改进多目标数据关联方法

袁东辉１，２刘大有１，２申世群１＇２

（Ｉ．吉林大学知识工程与符号计算教育部重点实验室，吉林长春１３００１２；２．吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春１３００１２）

摘要：将蚁群算法与遗传算法相结合，提出一种快速实现多目标数据关联的ＡＣ．ＧＡＤＡ（ａｎｔ

ｃｏｌｏｎｙ，ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏ－

ｒｉｔｈｍｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）算法，该算法利用种群个体携带信息素，并改进了全局信息素扩散模型，同时为了提高算法

的收敛速度并且避免局部极值的出现，引入了交叉变异策略和种群适应度模型，通过大量的实验数据证明，该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度。关键词：数据关联；多目标；蚁群算法；遗传算法中图分类号：ＴＰ３９１

文献标识码：Ａ

文章编号：１０００－４３６Ｘ（２０１１）０６，００１７．０７

ＩｍｐｒｏｖｅｄＡＣ－ＧＡｂａｓｅｄｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ

ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ

ＹＵＡＮＤｏｎｇ．ｈｕｉｌＰ，ＬＩＵＤａ－ｙｏｕｌ．＿，ＳＨＥＮＳｈｉ—

改进的多目标遗传算法在结构优化设计中的应用

关志华

（天津大学管理学院9013信箱 天津 300072）

万杰

（河北工业大学管理学院 天津 300000）

摘要 本文探讨了多目标遗传算法（MOGA）存在的问题，并提出了相应的改进策略。这些策略包括：小生境技术、适应度共享策略、交叉限制、改进的终止准则等。通过采用这些策略对MOGA进行改进，使之可以克服在终止准则和小生境形成上的缺陷，从而使算法既可以对问题空间进行更广泛的搜索又可以可靠的、迅速的收敛于优化解，为最终决策提供了帮助。最后，给出了改进的MOGA在结构优化设计中的两个应用实例。 关键词 多目标优化问题，结构优化设计，遗传算法

1

1 引言

带有m个目标函数的多目标优化问题(MOOP)的数学表达式如下：

Minimize ?f1(x),...fi(x),...fm(x)?subject to:

x?D D??x:gj(x)?0,j?1,...,J,hk(x)?0,k?1,...K?由于在MOOP中，多个设计变量有时是相互矛盾的。所以，这里的最小化（Minimize）

问题，从实际意义上来说，

关于遗传算法的介绍和简单应用。

遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

基本概念

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 对于一个求函数最大值的优化问题(求函

数最小值也类

What is a genetic algorithm?

●Methods of representation

●Methods of selection

●Methods of change

●Other problem-solving techniques

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a specific problem to solve, the input to the GA is a set of potential solutions to that problem, encoded in some fashion, and a metric called a fitness function that allows each candidate to be quantitatively evaluated. These candidates may be solut

遗传算法入门报告

信息与计算科学专业基础课

Computer Graphics

摘要：

Report Of course experiment 遗传算法学课 程论文

遗传算法入门报告

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming

technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a

specific problem to solve, the

安徽大学

遗传算法期末小论文

题 目： 遗传算法的原理及其发展应用前景 学生姓名： 朱邵成 学号： Z15201030 院（系）： 电气工程与自动化学院 专业： 模式识别 教师姓名： 吴燕玲 教师所在单位： 安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间： 2016 年 6 月

生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。

遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传

a遗传算法导论

潜在的能量是估计有多少序列的物理阻力将形成，如果要被迫合成为一个想要得到的最优结构——耗费最小能量和最优适应性。当然了，也有时候我们不想得到在形成物种中最理想化的遗传物质结构（序列）结果的物理阻力。评估它的存在性——如果不可能的话，这样是很困难的。给定一个所需结果和理想结构（并且知道一些有关生物物理学的东西），我们就能通过计算氨基酸间彼此的相关作用力，而估计这种潜在的能量，因此，整个最优规则将是可以计算的。

这些例子指出对于候选染色体在两种不同环境里的为实现独一无二能作为标记的抽象编码序列的编码问题，而且在这种编码规则下的剩余空间有最优适度功能。一个遗传算法就是寻求一种最优适度序列的方法。 遗传算法

这个简单的遗传算法模型涉及到三种算法：选择、交叉（单向），还有变异。

选择：这种算法通过选择种群中的染色体而再造种群，染色体装配工，很多时候就像被选择性地再生产。

交叉：这种算法任意地选择一个点，然后交换结果，在两个染色体创造出两个后代的序列节点前前后后，例如，序列为10000100和11111111能在它们每三次创造出两个子代之后实现交叉，交叉就能粗糙地在两个被称为单倍体的有机体间发生交叉或者生物物理重组。

变异：这种算法是随机

遗传算法原理与应用

遗传算法原理与应用唐 慧 丰

2006 年 5 月

遗传算法原理与应用

报告提纲一、遗传算法概述

二、遗传算法原理 三、遗传算法的应用

遗传算法原理与应用

一、遗传算法概述1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法的特点

遗传算法原理与应用

1、智能优化算法智能优化算法又称为现代启发式算 法，是一种具有全局优化性能、通用性 强、且适合于并行处理的算法。这种算 法一般具有严密的理论依据，而不是单 纯凭借专家经验，理论上可以在一定的 时间内找到最优解或近似最优解。

遗传算法原理与应用

常用的智能优化算法(1)遗传算法 (Genetic Algorithm, 简称GA)

(2)模拟退火算法(Simulated Annealing, 简称SA)

(3)禁忌搜索算法(Tabu Search, 简称TS)

……

遗传算法原理与应用

智能优化算法的特点它们的共同特点：都是从任一解出发， 按照某种机制，以一定的概率在整个求解 空间中探索最优解。由于它们可以把搜索 空间扩展到整个问题空间，因而具有全局 优化性能。

遗传算法原理与应用

遗传算法起源遗传算法是由美国的J. Holland教授于 1975年在他的专著《自然界和人工系统的 适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生

完整可以运行的数值优化遗传算法源代码

function [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% Finds a maximum of a function of several variables.

% fga solves problems of the form:

% max F(X) subject to: LB <= X <= UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2))

% X - 最优个体对应自变量值

% MaxFval - 最优个体对应函数值

% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群

% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值

% FUN