遗传算法原理及应用电子书

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

挺好

遗传算法原理及其应用王正山 wzs@

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第三章 遗传算法的基本实现技术 掌握编码方法 掌握适应度函数的设计方法 掌握选择、交叉、变异算子的设计方法 了解遗传算法的运行参数设置 掌握约束条件处理方法 掌握Matlab遗传算法工具箱

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3.1 编码方法 编码– 在遗传算法中如何描述问题的可行解，即把一个问题的可行解从 其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称为编 码。设计一个完美的编码方案是遗传算法的应用难点之一。 设计一个完美的编码方案是遗传算法的应用难点之一。 设计一个完美的编码方案是遗传算法的应用难点之一

编码规则– 有意义的积木块编码原则：应使用能易于产生与所求问题相关的 有意义的积木块编码原则 且具有低阶、短定义长度模式的编码方案。 – 最小字符集编码原则 最小字符集编码原则：应使用能使问题得到自然表示或描述的具 有最小编码字符集的编码方案。

编码分类– 二进制编码方法 – 浮点编码方法 – 符号编码方法

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3.1.1 二进制编码方法 二进制编码方法– 二进制编码方法使用的编码符号集是由二进制符号0和1所组成 的二值符号集{0,1},它构成的个体基因型是一个二进制编码的 符号串。 – 二进制

要学会电子书制作,最起码要了解到电子书有哪些格式。电子书主要是用在电子设备上阅读的,所以根据电子设备的不同,我们主要将电子书分为：PC电子书格式和手机电子书格式。当然,还有一些其他的公司自己开发的电子书格式。

电子书制作之

PC电子书格式

作者：思念

要学会电子书制作,最起码要了解到电子书有哪些格式。电子书主要是用在电子设备上阅读的,所以根据电子设备的不同,我们主要将电子书分为：PC电子书格式和手机电子书格式。当然,还有一些其他的公司自己开发的电子书格式。

是用在电子设备上阅读的，所以根据电子设备的不同，我们主要将电子书分为：PC电子书格式和手机电子书格式。当然，还有一些其他的公司自己开发的电子书格式，具体就不细说了，有兴趣的同学就去查一查。

PC电子书格式：

1.TXT文本格式

它是在微软(Microsoft)在操作系统的一种格式，早在DOS系统时代就广泛应用，用于直接保存文本信息。txt文本格式能被大多数软件查看，浏览器，记事本。现在最常见的小说就是txt文本格式的，因为他不仅可以用于PC上阅读，还可以下载到手机、MP3等移动设备中，阅读方便。如今许多著名的小说和小说下载网站用的都是txt文本格式。可以省去很多购买书籍的费用，受广大网友欢迎。而且txt文

1 遗传算法的原理

1.1 遗传算法的基本思想

遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。

遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体

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

篇一：三十二部必看青春励志小说

1、《钢铁是怎样炼成的》

2、《岁月如歌》

3、《爱在哈佛》

4、《我不是马加爵》

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29、《大学毕业了，我们一起创业》

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31、《奥巴马我的梦》

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篇二：2015年关于青少年励志的十本热门好书推荐

2015年关于青少年励志的十本热门好书推荐

1、《你的孤独，虽败犹荣》刘同中信出版社

《你的孤独，虽败犹荣》围绕人们最有共鸣的话题：孤独，用33个真实动人的故事，讲述33种形式各异但又直抵内心的孤独。用最温暖的笔触诉说：孤独不是失败，它是自己与自己对话最好的时光。愿你比别人更不怕一个人独处，愿日后谈起时你会被自己感动。(yjbys：曾记

数据及要求

1.1主梁尺寸

钢筋混凝土简支梁计算跨径计算跨径L0=20m，T截面梁尺寸如下图1，设计梁处于I类环境，安全等级为二级，?0=1 ,q=44.5KN/m

支 座跨 中055110000图 1 钢 筋 混 凝 土 简 支 梁 （ 尺 寸 单 位 ： mm)

1.2材料规格

钢筋：主筋 HRB335钢筋 抗拉强度设计值fsd?330MPa； 相对界限受压区高度?b?0.53。

箍筋 R335 抗拉强度设计值fsv?195MPa。

1

2100005901551190混凝土：主梁采用C30混凝土 抗压强度设计值fcd?16.1MPa； 抗拉强度设计值ftd?1.52MPa；

2正截面承载力计算

2.1荷载计算

ql2Vd,L(kN)Md,L(kN?m)22跨中弯矩=8=2225KN·m跨中剪力=65KN(其中

q=44.5KN/m)

3ql2Md,L(kN?m)1L44截面处 4处弯矩=32=1668.75 KN·m

qlV(kN)2M支点截面d,0=0， 支点剪力d,0==445KN

2.2截面设计

根据跨中截面正截面承载力极限状态计算要求，确定纵向受拉钢筋数量。拟采用焊接钢筋骨架配筋。

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智能优化方法——遗传算法

自动化1002朱浩翔31002419

摘 要

智能优化方法通常包括进化算法（Evolutionary Computation，EC）和群智能（Swarm Intelligence，SI）等两大类方法。遗传算法是属于进化算法中的一种，是一类主要受生物进化启发的基于种群的有向随机搜索方法。可随种群的发育或迭代的进行而逐渐获得问题的全局最优解。在向全局最优解的搜索过程中，种群中的全部个体将在问题空间中并行的进行选择、交叉、变异或重组等进化算子操作。

关键词：遗传算法、进化、操作步骤、研究状况

引言：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种重要的现代优化算法，构成了各种进化计算方法的基础。本文主要阐述其工作原理、基本步骤、应用状况、未来发展趋势及存在的不足和改进[1]。

1. 遗传算法的工作原理及操作步骤

1.1 基本原理

遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上基因的寻找最好的染色体来求解问题。与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无所知，它需要的仅是对遗传算法所长生的染色体有更多的繁殖机会。在遗传算法中，通过随机方式产生若干个求解问题的数字编码，即染色体，形成初试种群；通过适应度函数给每个个体一个

智能优化方法——遗传算法

自动化1002朱浩翔31002419

摘 要

智能优化方法通常包括进化算法（Evolutionary Computation，EC）和群智能（Swarm Intelligence，SI）等两大类方法。遗传算法是属于进化算法中的一种，是一类主要受生物进化启发的基于种群的有向随机搜索方法。可随种群的发育或迭代的进行而逐渐获得问题的全局最优解。在向全局最优解的搜索过程中，种群中的全部个体将在问题空间中并行的进行选择、交叉、变异或重组等进化算子操作。

关键词：遗传算法、进化、操作步骤、研究状况

引言：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种重要的现代优化算法，构成了各种进化计算方法的基础。本文主要阐述其工作原理、基本步骤、应用状况、未来发展趋势及存在的不足和改进[1]。

1. 遗传算法的工作原理及操作步骤

1.1 基本原理

遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上基因的寻找最好的染色体来求解问题。与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无所知，它需要的仅是对遗传算法所长生的染色体有更多的繁殖机会。在遗传算法中，通过随机方式产生若干个求解问题的数字编码，即染色体，形成初试种群；通过适应度函数给每个个体一个