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遗传算法课件目录CONTENTS•遗传算法概述•遗传算法的基本流程•遗传算法的参数设置•遗传算法的改进与优化•遗传算法的实现与案例分析01遗传算法概述定义与特点定义遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟生物进化过程中的基因遗传和变异,寻找最优解特点遗传算法具有全局搜索、并行计算、自适应调整等优点,适用于解决复杂、多峰值、非线性优化问题遗传算法的基本原理适应度函数交叉操作根据问题的目标函数,定义适通过模拟基因交叉重组的过程,应度函数,用于评估解的优劣生成新的解编码选择操作变异操作将问题的解空间映射到基因型根据适应度函数,选择适应度通过模拟基因突变的过程,对空间,将解的参数表示为基因较高的解进行遗传操作,淘汰解进行微调,增加解的多样性序列适应度较低的解遗传算法的应用领域0102函数优化组合优化用于求解多峰值、非线性函数的最求解如旅行商问题、背包问题等组小值或最大值合优化问题机器学习图像处理用于支持向量机、神经网络等机器用于图像分割、特征提取等图像处学习模型的参数优化理任务030402遗传算法的基本流程初始化种群随机生成初始种群在问题的解空间中随机生成一组候选解,作为初始种群设定种群规模根据问题的复杂度和求解精度要求,确定初始种群的大小适应度函数定义目标函数根据问题的具体要求,定义一个或多个目标函数来评估种群中每个个体的适应度多目标优化如果问题涉及多个目标函数,需要综合考虑各目标函数的权重和相互关系,以确定个体的适应度选择操作轮盘赌选择根据个体适应度的大小,采用轮盘赌的方式选择个体进入下一代种群锦标赛选择从当前种群中随机选取一定数量的个体,选择其中适应度最好的个体进入下一代种群交叉操作单点交叉在父代个体中随机选择一个点作为交叉点,将该点前后的基因进行交换,生成新的子代个体多点交叉在父代个体中随机选择多个点作为交叉点,将相应位置的基因进行交换,生成新的子代个体变异操作基因突变倒位变异在子代个体的基因中随机选择一个或多在子代个体的基因组中随机选择一段序列个位点进行变异,以增加种群的多样性进行倒位变异,以产生新的候选解VS新种群的生成替换操作精英保留策略将新一代种群中的个体替换掉旧种群中适应将新一代种群中的最优个体直接保留到下一度较差的个体,保持种群规模不变代种群中,以保持种群中的最优解不被丢失03遗传算法的参数设置种群规模种群规模是遗传算法中用于表示种群中个体数量的参数种群规模决定了遗传算法中种群的多样性,对算法的效率和性能有重要影响较大的种群规模可以提高算法的搜索能力,但同时也会增加计算复杂度和时间成本因此,需要根据具体问题选择合适的种群规模交叉概率交叉概率是遗传算法中用于控制个体间基因交换的参数交叉概率决定了两个个体在遗传算法中交叉配对并产生新个体的概率较大的交叉概率可以促进种群中的基因流动和新解的产生,但过高的交叉概率可能导致种群中优良基因的丢失因此,需要根据具体问题选择合适的交叉概率变异概率变异概率是遗传算法中用于控制个体基因发生变异的参数变异概率决定了种群中个体基因发生变异的概率较小的变异概率可以保持种群的稳定性,而较大的变异概率则可以增加种群的多样性,有助于跳出局部最优解因此,变异概率的选择也需要根据具体问题来定进化代数进化代数是遗传算法中表示算法迭代进化代数决定了遗传算法的迭代次数,次数的参数即算法执行过程中种群的更新次数较大的进化代数可以提高算法找到全局最优解的可能性,但同时也会增加VS计算复杂度和时间成本因此,需要根据具体问题选择合适的进化代数04遗传算法的改进与优化自适应遗传算法自适应交叉概率和变异概率传统的遗传算法中,交叉概率和变异概率是固定的但在自适应遗传算法中,这两个概率会根据个体的适应度进行动态调整适应度较高的个体有更小的变异概率和较大的交叉概率,反之亦然自适应选择策略在自适应遗传算法中,选择策略也会根据个体的适应度进行动态调整适应度较高的个体有更大的概率被选中进行遗传操作,从而提高了算法的搜索效率多目标遗传算法多目标优化问题非支配排序和拥挤比较多目标遗传算法主要用于解决多目标优化问多目标遗传算法采用非支配排序的方法将种题,这类问题通常有多个目标需要同时优化,群中的个体进行分层,每一层中的个体没有但这些目标之间可能存在冲突支配其他个体然后,采用拥挤比较的方法在同一层中选择个体进行遗传操作混合遗传算法混合遗传算法的优点常见的混合遗传算法混合遗传算法结合了多种遗传操作,如选择、交叉、常见的混合遗传算法包括模拟退火遗传算法、蚁群遗变异等,以提高搜索效率和全局搜索能力传算法、粒子群遗传算法等这些算法通过引入其他优化算法的优点,提高了遗传算法的性能05遗传算法的实现与案例分析Python实现遗传算法的步骤初始化交叉随机生成一定数量的初始解,构成初始种群按照一定概率对选中的个体进行交叉操作,产生新的个体评估变异根据适应度函数评估每个个体的适应度对新的个体进行变异操作,产生更丰富的解空间选择新一代根据适应度大小,选择出适应度较高的个体进行将经过遗传操作后的个体作为新一代种群,重复以上步遗传操作骤,直到满足终止条件旅行商问题(TSP)的遗传算法解决方案适应度函数编码计算旅行商的旅行总距离,距离越短适应度越高将TSP问题的解表示为一条染色体,02每个基因代表一个城市,基因的值表示访问该城市的顺序选择操作0103采用轮盘赌选择法,根据适应度大小选择个体变异操作随机交换两个基因的位置0504交叉操作采用单点交叉法,随机选择一个点将染色体分为两部分,再交换部分基因函数优化问题的遗传算法解决方案变异操作随机改变一个或多个基因的值交叉操作采用均匀交叉法,随选择操作机选择两个染色体的适应度函数部分基因进行交换采用锦标赛选择法,编码计算函数的值,函数随机选择几个个体中将函数的解表示为一值越小适应度越高适应度最好的作为下一代条染色体,每个基因代表一个变量,基因的值表示变量的取值机器学习中的遗传算法应用特征选择通过遗传算法搜索最优特征组合,提高分类或回归模型的性能超参数优化使用遗传算法寻找最优的超参数组合,如神经网络的层数、节点数、学习率等模型集成通过遗传算法生成多个模型,再将这些模型进行集成,提高模型的泛化能力THANKSTHANK YOUFOR YOURWATCHING。