算法合集之《遗传算法地特点及其地的应用》

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1、实用标准文案遗传算法的特点及其应用上海复旦大学附属中学张宁目录【关键词】【摘要】【正文】§1遗传算法的基本概念§2简单的遗传算法1．选择2．交换3．变异§3简单的遗传算法运算示例1．计算机公司的经营策略优化问题2．函数优化问题§4遗传算法应用举例1．子集和问题2．TSP（旅行商）问题§5结束语【附录】1．子集和问题源程序2．TSP（旅行商）问题源程序【参考文献】精彩文档实用标准文案【关键词】遗传算法遗传变异染色体基因群体【摘要】遗传算法是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存，优胜劣汰等自然进

2、化规则来进行搜索计算和问题求解。文章的第一部分介绍了遗传算法的基本概念。第二部分介绍了遗传算法的原理以及三种运算：选择、交换、变异。第三部分着重介绍三种运算的具体实现，以及简单实例，主要体现遗传算法的实现过程。第四部分介绍了两个具体问题，都是属于NP-完全问题，如何用遗传算法来解决，以及实现时的一些基本问题。文章在介绍遗传算法的原理以及各种运算的同时，还分析了一些应用中出现的基本问题，对于我们的解题实践有一定的指导意义。【正文】遗传算法作为一门新兴学科，在信息学竞赛中还未普及，但由于遗传算法对许多用传统数学难以解决或明显失效的复杂问题，

3、特别是优化问题，提供了一个行之有效的新途径，且能够较好地解决信息学竞赛中的NP难题，因此值得我们进行深入的讨论。要掌握遗传算法的应用技巧，就要了解它的各方面的特点。首先，让我们来了解一下什么是遗传算法。§1遗传算法的基本概念遗传算法（GeneticAlgorithms，简称GA精彩文档实用标准文案）是人工智能的重要新分支，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存，优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。对许多用传统数学难以解决或明显失效的复杂问题，特别是优化问题，GA提供了一个行之有效

4、的新途径，也为人工智能的研究带来了新的生机。GA由美国J.H.Holland博士1975年提出，当时并没有引起学术界的关注，因而发展比较缓慢。从80年代中期开始，随着人工智能的发展和计算机技术的进步，遗传算法逐步成熟，应用日渐增多，不仅应用于人工智能领域（如机器学习和神经网络），也开始在工业系统，如控制、机械、土木、电力工程中得到成功应用，显示出了诱人的前景。与此同时，GA也得到了国际学术界的普遍肯定。从1985年至今国际上已举行了五届遗传算法和进化计算会议，第一本《进化计算》杂志1993年在MIT创刊，1994年IEEE神经网络汇刊出

5、版了进化规划理论几应用专集，同年IEEE将神经网络，模糊系统，进化计算三个国际会议合并为’94IEEE全球计算智能大会（WCCI），会上发表进化计算方面的论文255篇，引起了国际学术界的广泛关注。目前，GA已在组合优化问题求解、自适应控制、程序自动生成、机器学习、神经网络训练、人工生命研究、经济组合等领域取得了令人著目的应用成果，GA也成为当前人工智能及其应用的热门课题。§2简单的遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithms，以下简称GA）是基于自然选择，在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。在自然界的演化过程中，生物体通过

6、遗传（传种接代，后代与夫辈非常相像）、变异（后代与夫辈又不完全相像）来适应外界环境，一代又一代地优胜劣汰，发展进化。GA则模拟了上述进化现象。它把搜索空间（欲求解问题的解空间）映射为遗传空间，即把每一个可能的解编码为一个向量（二进制或十进制数字串），称为一个染色体（chromosome，或个体），向量的每一个元素称为基因(genes)。所有染色体组成群体（population，或集团）。并按预定的目标函数（或某种评价指标，如商业经营中的利润、工程项目中的最小费用、最短路径等）对每个染色提进行评价，根据其结果给出一个适应度的值。算法开始时

7、先随机地产生一些染色体（欲求解问题的侯选解），计算其适应度，根据适应度对诸染色体进行选择、交换、变异等遗传操作，剔除适应度低（性能不佳）的染色体，留下适应度高（性能优良）的染色体，从而得到新的群体。由于新群体的成员是上一代群体的优秀者，继承了上一代的优良性态，因而在总体上明显优于上一代。GA就这样反复迭代，向着更优解的方向进化，直至满足某种预定的优化指标。上述GA的工作过程可用图1简要描述。精彩文档实用标准文案Y问题的初始（侯选）解种群满足预定指标编码为染色体（向量）种群P（t）计算各染色体适应度通过遗传运算存优去劣种群P（t+1）复制

8、交换变异种群P（t）ß种群P（t+1）解码染色体问题解答空间N图1遗传算法工作原理示意图简单遗传算法的三个基本运算是选择、交换、变异，下面详细介绍。1．选择选择运算又称为繁殖、再生，或复制运算，用于模拟生物