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根本遗传算法及应用举例

根本遗传算法及应用举例

根本遗传算法及应用举例

遗传算法(Genetic Algorithms)是一种自创生物界天然选择和天然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜刮算法。遗传算法是多学科相互结合与渗透渗出的产品。今朝它已生长成一种自组织、自适应的多学科技巧。

针对各类不合类型的成绩,自创天然界中生物遗传与退化的机理,学者们设计了不合的编码办法来表示成绩的可行解,开辟出了很多不合情况下的生物遗传特点。如许由不合的编码办法和不合的遗传操作办法就构成了各类不合的遗传算法。但这些遗传算法有合营的特点,即经过过程对生物的遗传和退化过程当中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜刮过程。基于此合营点,人们总结出了最根本的遗传算法——根本遗传算法。根本遗传算法只应用选择、交叉、变异三种根本遗传操作。遗传操作的过程也比较简单、轻易懂得。同时,根本遗传算法也是其他一些遗传算法的基本与雏形。 1.1.1 编码办法

用遗传算法求解成绩时,不是对所求解成绩的实际决定计划变量直接停止操作,而是对表示可行解的个别编码的操作,赓续搜刮出适应度较高的个别,并在群体中增长其数量,终究寻觅到成绩的最优解或近似最优解。是以,必须建立成绩的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串构造之间的接洽。在遗传算法中,把一个成绩的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜刮空间的转换办法称之为编码。反之,个别从搜刮空间的基因型变换到解空间的表示型的办法称之为解码办法。

编码是应用遗传算法是须要处理的重要成绩,也是一个关键步调。迄今为止人们曾经设计出了很多种不合的编码办法。根本遗传算法应用的是二进制符号0和1所构成的二进制符号集{0,1},也就是说,把成绩空间的参数表示为基于字符集{0,1}构成的染色体位串。每个个别的染色体中所包含的数字的个数L称为染色体的长度或称为符号串的长度。普通染色体的长度L为一固定的数,如

X=10011100100011010100

表示一个个别,该个别的染色体长度L=20。

二进制编码符号串的长度与成绩所请求的求解精度有关。假定某一参数的取值范围是[a,b],我们用长度为L的二进制编码符号串来表示该参数,总共能产生2种不合的编码,若参数与编码的对应关系为

00000000000 00000000=0 →a

00000000000 00000001=1 →a+δ

111111111111 11111111=2-1→b 则二进制编码的编码精度

L

L

b a

L

2 1

假定某一个个别的编码是xk ak1ak2 akl,则对应的解码公式为

b aL

xk a L( akj2L j)

2 1j 1

例如,关于x [0,1023],若用长度为10的二进制编码来表示该参数的话,则下述符号串:

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