对遗传算法的基本研究.docx
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1、 对遗传算法的基本研究 梁望+李亮+王福顺摘要:本文对遗传算法进行了基本的研究,从解码和译码、适应度函数以及遗传操作这三大部分来展开研究,给出了算法基本求解步骤以及流程图,最后给出了遗传算法的应用和推广。关键词:遗传算法;基本求解步骤;遗传操作:TP301 文献识别码:A :1001-828X(2016)022-000-01一、遗传算法基本概念遗传算法,是计算数学中用于解决最佳化的一种随机自适应全局优化搜索算法,属于进化计算。它模仿生物遗传学和自然选择机理,是对生物进化过程进行的一种数学仿真,基于随机自适应的全局搜索算法,自然界的“自然选择”和“优胜劣汰”即达尔文进化论,以及生物遗传学说这三大
2、原理,为一些难以找到传统数学模型的难题指出了一个解决方法。二、遗传算法三大部分1.解码和译码进化计算求解问题的第一步是对问题的可能解进行编码,目的是为了有效地执行遗传操作。这是一个从问题的解空间到编码空间的映射。编码是用简单的位串的形式来表示结构比较复杂的问题,译码是将问题结构而相反将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程。在自然界生物进化中,把位串形式的解得编码表示叫染色体或基因型(基因表达)或者叫个体。原问题结构即一个染色体解码后所对应的解称为表现型。编码空间也称为基因型空间或搜索空间,解空间也叫做表现型空间。常见的编码方式有二进制编码、排列编码、实数向量编码以及结构式编码等。2.适应度函
3、数类似于自然界中的自然生长过程,这一过程会受到很多因素的影响,最终决定该个体能否适应环境生存发展。在遗传算法中的适应度函数体现的就是染色体的适应能力,对该种群中每一个染色体,个体都能作用,进行度量的函数。在优化问题中,适应度函数就是目标函数,用来选出最优或是局部最优。当某一个染色体与问题的最优解染色体之间的差距比较小时,则表明该染色体适应度函数值与最优解之间的差值较小,相反,差距比较大时,则差值较大,有效的反映出两者之间的差距。在实际求解问题中选取适应度函数时有以下几点要求:1.因为适应度函数要比较排序进行选择,一般选取非负正值,连续的单一的2.具有合理性、一致性,较强的通用性3.是要求计算量
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