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REPORTING2023WORK SUMMARY《遗传算法实验一》ppt课件•遗传算法简介•遗传算法的基本原理目录•遗传算法的实现过程•实验一求解最大值问题CATALOGUE•实验二求解旅行商问题•实验三求解背包问题PART01遗传算法简介遗传算法的基本概念遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,1通过模拟基因遗传和变异的过程来寻找最优解它将问题的解表示为“染色体”,并在搜索过程2中通过不断的选择、交叉和变异等操作来优化解的质量遗传算法采用概率化的搜索方式,能够自动调整3搜索方向,具有较好的全局搜索能力和鲁棒性遗传算法的起源与发展遗传算法的起源可以追溯到20世纪60年代,最早由美国的John Holland教授提出经过几十年的发展,遗传算法在理论和应用方面都取得了很大的进展,已经成为一种广泛应用于各种优化问题的算法随着计算机技术的发展,遗传算法的应用领域也在不断扩大,涉及机器学习、数据挖掘、智能控制等领域遗传算法的应用领域机器学习数据挖掘智能控制遗传算法在机器学习领域中主要遗传算法在数据挖掘领域中主要遗传算法在智能控制领域中主要用于参数优化和模型选择等方面,用于聚类分析、关联规则挖掘等用于优化控制策略和控制器参数例如支持向量机、神经网络等模方面,例如对大规模数据集进行等方面,例如对智能控制器的参型的参数优化高效聚类和关联规则挖掘数进行优化,提高系统的性能和稳定性PART02遗传算法的基本原理编码方式实数编码使用实数序列表示解空间,常用于连续优化问题二进制编码使用0和1作为基因的表排列编码示方式,常见于优化组合问题适用于组合优化问题,如旅行商问题适应度函数定义用于评估个体适应环境的程度,根据问题的不同,适应度函数会有所不同设计原则应与问题目标紧密相关,且计算复杂度低选择操作轮盘赌选择根据个体的适应度值计算其被选择的概率锦标赛选择秩选择从群体中随机选择个体,选择适应度最好的根据个体的适应度值进行排序,选择最好的个体个体交叉操作单点交叉随机选择一个点,将两个父代的基因在此点处进行交换多点交叉均匀交叉随机选择多个点,在每个点处进行基因交换生成一个子序列,该子序列是两个父代基因的组合变异操作定义对个体的基因进行小的随机改变,以增加种群的多样性方法随机选择一个或多个基因位进行反转或突变作用避免算法陷入局部最优解,增加全局搜索能力PART03遗传算法的实现过程初始化种群随机生成初始种群在问题空间中随机生成一定数量的个体,作为初始种群设定种群规模根据问题规模和复杂度,设定初始种群规模编码方式选择根据问题特性,选择合适的编码方式,如二进制、实数等计算适应度值适应度函数设计01根据问题目标,设计适应度函数以评估个体的优劣适应度值计算02根据适应度函数,计算每个个体的适应度值适应度值排序03根据适应度值对种群进行排序,优秀的个体将有更大的机会被选择选择操作轮盘赌选择法锦标赛选择法根据个体适应度值,采用轮盘赌的方式选择个从种群中随机选取一定数量的个体,选择最优体的个体进入下一代其他选择策略如精英保留策略,将当前种群中的最优个体直接保留至下一代交叉操作0102单点交叉双点交叉在个体基因串中选择一个点作为交在个体基因串中选择两个点作为交叉点,进行交叉操作叉点,进行交叉操作均匀交叉其他交叉策略将两个个体的基因串进行均匀交叉,根据问题特性,选择合适的交叉策产生新的个体略0304变异操作基因位变异在个体基因串中随机选择一个或多个基因位进行变异变异概率设定根据问题特性,设定合适的变异概率变异方式选择选择合适的变异方式,如反向、倒置等新种群的生成与进化新种群生成通过选择、交叉、变异操作,生成新的种群种群进化重复以上过程,不断进化种群,直至满足终止条件PART04实验一求解最大值问题问题描述求解最大值问题在给定的一组数据中,找到最大值及其对应的索引目标通过遗传算法,模拟自然界的生物进化过程,寻找最优解编码方式与初始种群编码方式初始种群二进制编码,使用0和1表示每个解的基随机生成一定数量的初始解,作为种群的因起始点VS适应度函数与选择操作适应度函数根据问题的目标函数,定义适应度函数以评估每个解的优劣选择操作采用轮盘赌选择法,根据适应度值的大小,选择优秀的个体进入下一代交叉操作与变异操作要点一要点二交叉操作变异操作随机选择两个父代个体,进行部分基因交换,产生新的后对后代中的某些基因进行随机改变,以增加种群的多样性代实验结果与分析实验结果结果分析通过多次运行遗传算法,得到最优解及其对分析算法的性能和收敛速度,以及最优解的应的索引质量PART05实验二求解旅行商问题问题描述旅行商问题(TSP)给定一系列城市和每对城市之间的距离,要求寻找一条旅行路线,使得访问每个城市恰好一次并返回出发城市,所走的总距离最短问题的复杂性TSP是一个NP-hard问题,即没有已知的多项式时间算法来求解最优解实际应用在物流配送、路线规划、车辆调度等领域有广泛应用编码方式与初始种群编码方式采用整数编码,将每个城市的访问顺序表示为一个整数,例如,对于3个城市,可能的编码为
123、
231、312等初始种群随机生成一组解作为初始种群,种群大小根据问题规模而定适应度函数与选择操作适应度函数选择操作计算每个解的总距离,总距离越短,适应度越高采用轮盘赌选择法,根据适应度大小选择个体进入下一代种群交叉操作与变异操作交叉操作变异操作随机选择两个父代个体,通过交换部分基因来产生子代对子代个体中的某些基因进行随机改变,以增加种群的个体多样性实验结果与分析实验结果结果分析通过多次运行遗传算法,得到一组最优解,分析最优解的规律和特点,以及遗传算法在并计算其总距离求解TSP问题中的性能表现PART06实验三求解背包问题问题描述背包问题是一个经典的优化问题,目标是在给定一定重量的背包和一组物品的情况下,选择一些物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大问题是定义在0-1背包问题上的,即每个物品只能选择一次或者不选择,且物品的重量和价值都是非负的问题具有NP难解的特点,需要使用启发式算法来寻找近似最优解编码方式与初始种群编码方式初始种群采用二进制编码,每个二进制位代表一个物品是否被随机生成一组二进制串作为初始种群,种群大小根据具选中,例如,一个长度为n的二进制串表示n个物品的体情况而定选择情况适应度函数与选择操作适应度函数根据问题的目标,适应度函数定义为背包中物品的总价值与背包容量的比值,即fx=Vx/W,其中Vx为物品的总价值,W为背包容量选择操作采用轮盘赌选择法,根据适应度函数的值计算每个个体的选择概率,然后根据这些概率进行选择操作交叉操作与变异操作交叉操作采用单点交叉的方式,随机选择一个点将父代的二进制串分割成两部分,然后交换这两部分生成子代变异操作采用位翻转的方式进行变异,随机选择一个二进制位进行翻转实验结果与分析实验结果通过多次运行遗传算法,可以得到一系列近似最优解,其中最优解的价值与背包容量之比即为所求的最大价值结果分析分析实验结果可以得到遗传算法在求解背包问题上的性能和效果,包括种群规模、迭代次数、最优解的价值等指标同时也可以与其他启发式算法进行比较,分析遗传算法的优势和不足REPORTING2023WORK SUMMARYTHANKS感谢观看。