《遗传算法》PPT课件

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1、全局优化算法遗传算法GeneticAlgorithms(Holland–1975)模拟退火算法SimulatedAnnealing(Kirkpatrick–1983)粒子群算法ParticleSwarmOptimization(EberhartandKennedy-1995)遗传算法－自然选择优化问题的解空间－－生物种群单个解－－种群个体在解空间中寻优－－种群进化寻优策略－－自然选择原理：较好的（个体）解保留下来，繁殖下一代解如何表示－－个体的基因编码解如何衡量－－个体的适应度基因编码解的表示－－DNA序列常用编码方式有二进制编码其它进制编码整数编码实数编码符号编码例：旅行商问题(TSP)的编

2、码顶点编码：165423弧编码：123456631245适应度函数每个个体都有适应度通常将目标函数映射到适应度函数例如，对TSP问题，适应度是回路的总长交叉算子/基因重组交叉算子替换策略全部替换选择N/2对父代的个体生成N个子代个体替换掉父代的个体替换策略全部替换选择1对父代的个体生成1个子代个体替换掉父代中的一个个体（最低适应度者）重复N次替换策略精英策略：在子代中保留父代中一定数量的最佳个体名人堂策略：记住一定数量的最佳个体不参与繁殖，直接进入下一代变异算子保持种群多样性，防止早熟种群初始化使用随机数发生器通常来自均匀分布，保证公平性和多样性结束判据进化了指定代数－通常为数百到数千个体多样

3、性（方差等统计量）小于指定的阀值子代已没有改善已达到搜索空间的特定点遗传算法一般流程初始化个体评价种群进化算法结束检验遗传算法优点内在并行性随机性对目标函数光滑性要求不高适合NP难的组合问题应用广泛遗传算法的例子Ga.cpp