第四章遗传算法ppt课件.ppt

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1、第四章遗传算法（续）智能优化计算华东理工大学自动化系2019年4.1遗传算法简介4.1.1遗传算法的产生与发展4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1.3遗传算法的思路与特点4.1.4遗传算法的基本操作4.1.5遗传算法的应用4.2基本遗传算法4.2.1简单函数优化的实例4.2.2遗传基因型4.2.3适应度函数及其尺度变换4.2.4遗传操作——选择4.2.5遗传操作——交叉/基因重组4.2.6遗传操作——变异4.2.7算法的设计与实现4.2.8模式定理智能优化计算华东理工大学自动化系2019年4.3遗传算法的改进4.3.1CHC算法4.3.2自适应遗传算法4.3

2、.3基于小生境技术的遗传算法4.4遗传算法的应用4.4.1解决带约束的函数优化问题4.4.2解决多目标优化问题4.4.3解决组合优化问题4.4.4遗传算法在过程建模中的应用4.4.5遗传算法在模式识别中的应用智能优化计算华东理工大学自动化系2019年4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年改进的途径改变遗传算法的组成成分；采用混合遗传算法；采用动态自适应技术；采用非标准的遗传操作算子；采用并行遗传算法等。4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年改进思路1991年Eshelman提出的一种改进遗传算法；C：跨世代精英选择（Cr

3、ossgenerationalelitistselection）策略；H：异物种重组（Heterogeneousrecombination）；C：大变异（Cataclysmicmutation）。4.3.1CHC算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年选择上一代种群与通过新的交叉方法产生的个体群混合起来，从中按一定概率选择较优的个体；即使交叉操作产生较劣个体偏多，由于原种群大多数个体残留，不会引起个体的评价值降低；可以更好地保持遗传多样性；排序方法，克服比例适应度计算的尺度问题。4.3.1CHC算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学

4、自动化系2019年交叉均匀交叉的改进：当两个父个体位值相异的位数为m时，从中随机选取m/2个位置，实行父个体位值的交换；确定一阈值，当个体间距离低于该阈值时，不进行交叉操作。进化收敛的同时，逐渐地减小该阈值。4.3.1CHC算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年变异在进化前期不采取变异操作，当种群进化到一定收敛时期，从最优个体中选择一部分个体进行初始化；初始化：选择一定比例（扩散率，一般0.35）的基因座，随机地决定它们的位值。4.3.1CHC算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年参数分析交叉概率Pc和变异概率P

5、m的选择是影响遗传算法行为和性能的关键，直接影响算法的收敛性；Pc越大，新个体产生的速度就越快，但过大会使优秀个体的结构很快被破坏；Pc过小，搜索过程缓慢，以至停止不前；Pm过小，不易产生新个体结构，Pm过大，变成纯粹的随机搜索；4.3.2自适应遗传算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年自适应策略Srinvivas等提出一种自适应遗传算法，Pc和Pm能够随适应度自动改变：当种群各个体适应度趋于一致或趋于局部最优时，使Pc和Pm增加；而当群体适应度比较分散时，使Pc和Pm减少；对于适应度较高的个体，对应于较低的Pc和Pm；而较低适应度的个体，

6、对应于较高的Pc和Pm。4.3.2自适应遗传算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年自适应方法fmax——群体中最大的适应度值；favg——每代群体的平均适应度值；f’——要交叉的两个个体中较大的适应度值；f——要交叉或变异的个体适应度值；4.3.2自适应遗传算法k1、k2、k3、k4取(0,1)的值4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年自适应方法进一步改进适用于进化后期，不适于进化前期，因为前期的优秀个体有可能是局部最优点；使最大适应度个体的交叉概率和变异概率由0提高到Pc2和Pm2；采用精英选择策略；4.3.2自适

7、应遗传算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年自适应方法进一步改进4.3.2自适应遗传算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年小生境概念小生境（niche）：生物学中，特定环境中的一种组织功能；在SGA中，容易“近亲繁殖”；NGA（NicheGenericAlgorithm），将每一代个体划分为若干类，每类选出优秀个体组成一个种群；优势：保持解的多样性，提高全局搜索能力，适合复杂多峰函数的优化。4.3.3基于小生境技术的遗传算法4.3遗传算法的改进智能优化计算华东理工大学自动化系2019年选择策略预