遗传算法组合优化问题

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遗传算法求解函数优化问题的比较

标签:文库时间:2025-02-15
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遗传算法求解函数优化问题的比较

多极值点函数具有多个极值,对此问题,传统的优化技术很容易陷入局部最优解,求得全局优化解的概率不高,可靠性低;为此,建立尽可能大概率的求解全局优化解算法是求解函数优化的一个重要问题。

遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传制)演化而来的随机搜索和优化方法,是当今影响最广泛的进化计算方法之一,是进化计算理论体系的中心。遗传算法借鉴了物种进化的思想,将欲求解问题编码,把可行解表示成字符串形式。初始化随机产生一个种群,用合理的评价函数对种群进行评估,在此基础上进行选择、交叉及变异等遗传操作。选择算子根据父代中个体适值大小进行选择或淘汰,它保证了算法的最优搜索方向。交叉算子模拟基因重组及随机信息交换,产生更好个体,使其在可行域内有效搜索。变异算子模拟基因突变,保证了遗传算法的全局搜索能力。遗传算法的搜索能力主要由选择算子及交叉算子赋存,变异算子尽可能保证算法达到全局最优,避免陷入局部最优。

遗传算法中的各个模块如下所示 1、编码

将数据进行二进制编码,其规则如下:设某一参数的取值范围为(L,U),使用长度为k的二进制编码表示该参数,则它共有2k种不同的编码。该参数编码时代对应关系为

000000000

遗传算法求解函数优化问题的比较

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遗传算法求解函数优化问题的比较

多极值点函数具有多个极值,对此问题,传统的优化技术很容易陷入局部最优解,求得全局优化解的概率不高,可靠性低;为此,建立尽可能大概率的求解全局优化解算法是求解函数优化的一个重要问题。

遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传制)演化而来的随机搜索和优化方法,是当今影响最广泛的进化计算方法之一,是进化计算理论体系的中心。遗传算法借鉴了物种进化的思想,将欲求解问题编码,把可行解表示成字符串形式。初始化随机产生一个种群,用合理的评价函数对种群进行评估,在此基础上进行选择、交叉及变异等遗传操作。选择算子根据父代中个体适值大小进行选择或淘汰,它保证了算法的最优搜索方向。交叉算子模拟基因重组及随机信息交换,产生更好个体,使其在可行域内有效搜索。变异算子模拟基因突变,保证了遗传算法的全局搜索能力。遗传算法的搜索能力主要由选择算子及交叉算子赋存,变异算子尽可能保证算法达到全局最优,避免陷入局部最优。

遗传算法中的各个模块如下所示 1、编码

将数据进行二进制编码,其规则如下:设某一参数的取值范围为(L,U),使用长度为k的二进制编码表示该参数,则它共有2k种不同的编码。该参数编码时代对应关系为

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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

杨剑峰

"浙江大学电气工程学院$浙江杭州##"%%$&

摘!要#针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题$提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法>该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点$设计了编码与适应度函数$进行了种群生成与染色体的选择$并通过设定交叉算子和变异算子$生成了信息素分布>该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点$通过确定吸引强度的初始值$建立了强度更新的模型$从而求得精确解>并将该算法应用于求解函数优化问题>结果表明$该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比$收敛速度快$寻优性能好>关键词#遗传算法&蚂蚁算法&函数优化

#中图分类号#JK"#!!!!!文献标识码#Q!!

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题

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matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 二、相关函数(命令)及简介 三、实验内容 四、自己动手

一、问题背景与实验目的

遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算. 1.遗传算法的基本原理

遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题

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matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题

matlab实用教程 实验十 遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 二、相关函数(命令)及简介 三、实验内容 四、自己动手

一、问题背景与实验目的

遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算. 1.遗传算法的基本原理

遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一

改进遗传算法求解VRP问题

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改进遗传算法求解VRP问题

作者:梁佳成

来源:《科技创新导报》2012年第36期

摘 要:用遗传算法(GA)求解车辆路径问题,但总体上他们所得解的质量都不高,这是由GA本身局部搜索能力不强所致.针对GA这一缺陷,该文对标准遗传算法改进,用于求解VRP问题,并通过实验计算证明了该算法具有良好的寻优性能。 关键词:改进遗传算法 VRP 忳能

中图分类号:U491.2 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)12(c)-0-01 1 VRP数学模型的建立

问题描述如下:1个物流中心和个客户,第k个客户需运输的货物量为,物流中心派出多辆货车,从物流中心将个客户的所有货物运出,求满足货运需求的最短距离车辆运输行程路线。设物流中心派出m辆货车,每辆货车的载重量为q,且q>gi,表示点i到点j的运输成本,物流中心的编号为0,各客户的编号为,另外几个变量定义如下: 货车s由i驶向j;点i的货运任务由s货车完成

由这些参数和变量可以求出VRP问题的数学模型表示为:

遗传算法求解01背包问题

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遗传算法求解01背包问题

一、问题描述

01背包问题属于组合优化问题的一个例子,求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下:

给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。选择合适的物品装入背包,使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是,背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择:装入背包或者不装入背包,即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。 01背包问题是NP问题,传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。传统的方法不能有效地解决01背包问题。遗传算法(Genetic Algorithms)则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优(或次优)解的有效算法。

二、遗传算法

1、遗传算法的基本思想 遗传算法的搜索从一个被称作种群的候选解集开始,新的种群由旧的种群中产生以期得到更好的种群。从旧种群中按照解的适应度来选择解以产生新的解;适应度越大,解被选择生成后代的机率也越大。这个从已有种群中选择双亲并产生后代的迭代过程持续到遗传算法的停止条件满足为止。 2、遗传算法的基本元素。 遗传

基于Matlab的函数优化遗传算法程序

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Matlab写的函数优化遗传算法程序

function [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation,options)
% [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)
% Finds a maximum of a function of several variables.
% fmaxga solves problems of the form:
% max F(X) subject to: LB <= X <= UB
% BestPop--------最优的群体即为最优的染色体群
% Trace-----------最佳染色体所对应的目标函数值
% FUN------------目标函数
% LB--------------自变量下限
% UB--------------自变量上限
% eranum----------种群的代数,取100--1000(默认1000)
% popsize---------每一代种群的规模;此可取50--100(默认50)
% pcross----

遗传算法简介

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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

遗传算法程序代码-- 背包问题

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背包问题: clear clc

popsize=500; %种群大小 n=50;

CW=1000; %背包大小 可容纳的总重量

w=[80 82 85 70 72 70 66 50 55 25 50 55 40 48 50 32 22 60 30 32 ...

40 38 35 32 25 28 30 22 50 30 45 30 60 50 20 65 20 25 30 10 ... 20 25 15 10 10 10 4 4 2 1]; %各个物品的重量,50个个体

v=[220 208 198 192 180 180 165 162 160 158 155 130 125 122 120 118 115 110 105 101 ... 100 100 98 96 95 90 88 82 80 77 75 73 72 70 69 66 65 63 60 58 ... 56 50 30 20 15 10 8 5 3 1]; %各个物品的价值,50个个体 t=100;%迭代次数 pc=0.9; %交叉率 pm=0.05; %变异率

pop=initpop