遗传算法及其应用

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1、遗传算法及其应用2009年6月目录摘要1关键词2一、引言2二、遗传算法概述32.1遗传算法的产生与发展32.1.1遗传算法的产生32.1.2遗传算法的发展32.2遗传算法的特点42.3遗传算法的应用4三、基本遗传算法53.1遗传算法的构成要素63.2遗传算法的步骤63.3遗传算法的运算过程73.4基本遗传算法的描述83.4.1适应度函数83.4.2几种常见的适应度函数83.4.3遗传算法9四、遗传算法求解函数优化问题104.1函数优化问题的提出104.2遗传算法实现过程114.3试验结果与分析134.3.1函数优化过程的结果134.3.2函数优化过程的分析13五、小结14致谢15参考文献16

2、英文摘要1717第17页共18页遗传算法及其应用2009年6月遗传算法及其应用作者：陆存娜作者简介：陆存娜，女，（1985—），吉林省松原市，汉族，2005年9月到2009年6月在安徽农业大学理学院信息与计算科学专业学习。论文完成时间：2009年5月指导教师：武东（安徽农业大学理学院05级信息与计算科学（3）班合肥230036）摘要:遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。国内外都非常重视遗传算法的理论和应用研究,并取得了令人瞩目的进展,遗传算法的应用成果已渗入到许多领域。但遗传算法的理论和方法尚未成熟,算法自身的一些不足也有待于进一步地改进

3、和完善。实践表明,遗传算法求解函数优化问题的计算效率很高。函数优化问题是对遗传算法进行性能评价的常用算例,为此,本课题选择了用遗传算法求解函数优化问题为研究对象,分析了遗传算法的运行机理,对适应度函数和遗传算法进行了深入细致的研究,并在MATLAB环境中实现了遗传算法求解函数优化问题,提高了算法的收敛速度和收敛概率,而且所求得的解达到或以相当高的精度逼近最优解。关键词：遗传算法函数优化MATLAB编程17第17页共18页遗传算法及其应用2009年6月一、引言遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）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

4、然进化过程搜索最优解的方法。它首先由美国密执安大学的J.Holland教授于1975年提出来的。遗传算法是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、交叉、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"的进化过程。用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们

5、往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，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的后生代种群比前代更加适应于环境，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。二、遗传算法概述2.1遗传算法的产生与发展2.1.1遗传算法的产生早在50年代，一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程；1963年，德国柏林技术大学的I.RRechenberg和H.P.Schwefel，做风洞实验时，产

6、生了进化策略的初步思想；60年代，L.J.Fogel在设计有限态自动机时提出进化规划的思想。1966年Fogel等出版了《基于模拟进化的人工智能》，系统阐述了进化规划的思想。60年代中期，美国密执安大学的J.Holland教授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然和人工系统的自适应行为研究和串编码技术；1967年，他的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法”一词；1975年，Holland出版了著名的“AdaptationinNaturalandArtificialSystems”，标志遗传算法的诞生。17第17页共18页遗传算法及其应用2009年6月2.1.2遗传算法的发展

7、70年代初，Holland提出了“模式定理”（SchemaTheorem），一般认为是“遗传算法的基本定理”，从而奠定了遗传算法研究的理论基础,它说明了模式的增加规律，同时也给遗传算法的应用提供了指导作用。80年代，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。1967年，他的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法”一词。1989年，Holla