遗传算法论文1500

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

目录

1 引言 ............................................................................................................................................ 1 2 问题描述 .................................................................................................................................... 2 3 基于遗传算法TSP算法 ........................................................................................................... 2

3.1 基于遗传算法的TSP算法总体框架 ............................................................................ 2 3.2 算法的详

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

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

遗传算法实验报告

专业：自动化 姓名：张俊峰 学号：13351067

摘要：遗传算法，是基于达尔文进化理论发展起来的一种应用广泛、高效的随机搜索与优化方法。本实验利用遗传算法来实现求函数最大值的优化问题，其中的步骤包括初始化群体、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断。该算法具有覆盖面大、减少进入局部最优解的风险、自主性等特点。此外，遗传算法不是采用确定性原则而是采用概率的变迁规则来指导搜索方向，具有动态自适应的优点。

关键词：串集 最优化评估 迭代 变异

一：实验目的

熟悉和掌握遗传算法的运行机制和求解的基本方法。

遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。其求解过程是个最优化的过程。一般遗传算法的主要步骤如下：

（1）随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。。

（2）对该字符春种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b，直到满足停止准则为止：

a计算种群中每个个体字符串的适应值；

b应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一

遗传算法初始种群创建彭怀伟 2011.11.25

初始种群的生成：随机 随机产生N个初始串结构 随机 数据，每个串结构数据称为一个个体， N个个体构成了一个群体。遗传算法以 这N个串结构作为初始点开始迭代。设 置进化代数计数器t;设置最大进化代数 T;随机 随机生成M个个体作为初始群体P(0). 随机

MATLAB遗传工具箱初始种群创建方法：Matlab工具箱中主要通过三个函数创建初始种群 Crtbase:创建基向量 Crtbp:创建任意离散随机种群 Crtrp:创建实值初始种群

函数crtbase:功能：创建基向量。 格式：BaseVec=crtbase(Lind,Base) 详细说明：crtbase产生向量的元素对应染色 体结构的基因座，使用不同的基本字符表 示建立种群时这个函数可以与函数crtbp联 合使用。

函数crtbase的应用举例。创建一有4个基数为8的 基本字符{01,2,3,4,5,6,7}和6个基数为5的基本 字符{0,1,2,3,4}的基本字符向量。如图1:

图1

函数crtbp功能：创建任意离散随机 随机初始种群 随机 格式：[Chrom,Lind,BaseV]=crtbp(Nind,Lind) [Chrom,Lind,Bas