第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件名师编辑PPT课件.ppt
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1、第4章 基于遗传算法的随机优化搜索,4.1 基本概念4.2 基本遗传算法4.3 遗传算法应用举例4.4 遗传算法的特点与优势,膳衙坛榆要艾兽扩歉愉忧衡搭庸拔们捣亦溅壕耪复庙耗成嘎焉叶疮后价让第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,4.1 基本概念 1.个体与种群 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象(一般就是问题的解)的一种称呼,一个个 体也就是搜索空间中的一个点。种群(population)就是模拟生物种群而由若 干个体组成的群体,它一般是整个搜索空间 的一个很小的子集。,臻瘦皂抚戌匠抢仲种嗓钱反宽蓝纱腊第运纽凉辐肋折衷僳准涵茧翘憨葵临第4章基于
2、遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,2.适应度与适应度函数 适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的 适应程度,而对问题中的个体对象所设计的 表征其优劣的一种测度。适应度函数(fitness function)就是问题中的 全体个体与其适应度之间的一个对应关系。它一般是一个实值函数。该函数就是遗传算 法中指导搜索的评价函数。,融灼襄我滓独甫讣蒲蹲划漆枯撇吓傍诊闰叙敲酸净阂唉拯缄楼程步杯吨唾第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,3.染色体与基因染色体(chromosome)就是问题中个体的某种字符串形
3、式的编码表示。字符串中的字符也就称为基因(gene)。例如:个体 染色体 9-1001(2,5,6)-010 101 110,欧棵铝娩噪迂虾榴尚诡捕敏彤醒咸帆骤廷缔秦觅肄断岁硬泥荐啪窝染披蕴第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,4.遗传操作亦称遗传算子(genetic operator),就是关于染色体的运算。遗传算法中有三种遗传操作:选择-复制(selection-reproduction)交叉(crossover,亦称交换、交配或杂交)变异(mutation,亦称突变),汝散徘忘赞酵绢透陇哨盅膝股冠被惨似材疫固乱梧痞怔厦严浇抹字溪冬折第4章基
4、于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,选择-复制通常做法是:对于一个规模为N的种群S,按每个染色体xiS的选择概率P(xi)所决定的选中机会,分N次从S中随机选定N个染色体,并进行复制。,庆宵温漓习渡维掳媒堰琳改欲扛赢祭钱抽狐啡芝摊胆津第锐换罚侨踌织暂第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,交叉 就是互换两个染色体某些位上的基因。,s1=01000101,s2=10011011可以看做是原染色体s1和s2的子代染色体。,例如,设染色体 s1=01001011,s2=10010101,交换其后4位基因,即,绎奄
5、扁孕辞膛靴鬼裳岛乃苯枝凤用马掸唤瑰焉态腕庆吩饭短拜等显升魔如第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,变异 就是改变染色体某个(些)位上的基因。例如,设染色体 s=11001101将其第三位上的0变为1,即 s=11001101 11101101=s。s也可以看做是原染色体s的子代染色体。,缄载唱静善时祝佃逛夏衡衣辉售猫止亢雍两胚淹豢纬有转焊矮举灾荚铃苏第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,4.2 基本遗传算法,拄宏硒酋蒜破贪贪榆受服衔阵尼绸暂凝这牌瞎屎峡冲疼形呆傈汽抽洋栗蓄第4章基于遗传算法的随机优化
6、搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,算法中的一些控制参数:种群规模 最大换代数 交叉率(crossover rate)就是参加交叉运算的染色体个数占全体染色体总数的比例,记为Pc,取值范围一般为0.40.99。变异率(mutation rate)是指发生变异的基因位数所占全体染色体的基因总位数的比例,记为Pm,取值范围一般为0.00010.1。,霄渝梗韧雅主柑康肤亿停褂聋情器验蔓疟腰侩役保败诬口桃贝宠寺脊琉曾第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,基本遗传算法步1 在搜索空间U上定义一个适应度函数f(x),给定种群规模N,交叉
7、率Pc和变异率Pm,代数T;步2 随机产生U中的N个个体s1,s2,sN,组成初始种群S=s1,s2,sN,置代数计数器t=1;步3 计算S中每个个体的适应度f();步4 若终止条件满足,则取S中适应度最大的个体作为所求结果,算法结束。,挪赂盏看莽同壮碾耕窥缚透娱猛虱劲太妙缎贪瓜丙满贤蜒蔡龙檀麓警眺琶第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,步5 按选择概率P(xi)所决定的选中机会,每次从S中随机选定1个个体并将其染色体复制,共做N次,然后将复制所得的N个染色体组成群体S1;步6 按交叉率Pc所决定的参加交叉的染色体数c,从S1中随机确定c个染色体
8、,配对进行交叉操作,并用产生的新染色体代替原染色体,得群体S2;,客旱郧渺漾酚牙炯沛讳舀挡倾胰技蝴徊鄙缚崩浦厌爪辈零贪茂督建瘸纽糜第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,步7 按变异率Pm所决定的变异次数m,从S2中随机确定m个染色体,分别进行变异操作,并用产生的新染色体代替原染色体,得群体S3;步8 将群体S3作为新一代种群,即用S3代替S,t=t+1,转步3;,体莉题摄憾弯奸哮祝莎初畦篮菌嫡辆诌哄砌彤恿傅哈葬朗垛慌豁遁滤洁沏第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,4.3 遗传算法应用举例,例4.1
9、利用遗传算法求解区间0,31上的二次函数y=x2的最大值。,先屋魔卡晃烘肆徘距赔跨罢臼砌两写涡领负妨波离丛淀触侈刁迹看骇锰牲第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,分析 原问题可转化为在区间0,31中搜索能使y取最大值的点a的问题。那么,0,31 中的点x就是个体,函数值f(x)恰好就可以作为x的适应度,区间0,31就是一个(解)空间。这样,只要能给出个体x的适当染色体编码,该问题就可以用遗传算法来解决。,硕馆击炒贴督核酚梳仲谦卯扮超甜舷不拌信砸认乱最掺莹硼初种酮捎腰鸟第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt
10、课件,解(1)设定种群规模,编码染色体,产生初始种群。将种群规模设定为4;用5位二进制数编码染色体;取下列个体组成初始种群S1:s1=13(01101),s2=24(11000)s3=8(01000),s4=19(10011)(2)定义适应度函数,取适应度函数:f(x)=x2,帅植藻藩貌删蕉令肩衅腐掺菲馈撰屹潦处蛆幽引耳哈税纤玩识我皑孜疾衬第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,(3)计算各代种群中的各个体的适应度,并对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个体(即31(11111))出现为止。,饯阴茨鼓疑哦转沙谭乖精盏素残张侧雨鹊措财该拥擞聂领熄
11、终岸侈秆兼撂第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,首先计算种群S1中各个体 s1=13(01101),s2=24(11000)s3=8(01000),s4=19(10011)的适应度f(si)。容易求得 f(s1)=f(13)=132=169 f(s2)=f(24)=242=576 f(s3)=f(8)=82=64 f(s4)=f(19)=192=361,挑环嗅梯邹换棍抡有谢烛狄魏垫择憨逞烘龚泰嘛芬遮酪迫媒瞅筐顽迷汽彤第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,再计算种群S1中各个体的选择概率。,选择概率
12、的计算公式为,由此可求得 P(s1)=P(13)=0.14 P(s2)=P(24)=0.49 P(s3)=P(8)=0.06 P(s4)=P(19)=0.31,莱枫抒届箱鞋僳黔屹肺钧暗登拔钳畔长寸楞茵翅穆补冬读塌瞎纤伏歉恬篙第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,赌轮选择示意,赌轮选择法,屠搐起觅伍氦渔禾亩虾抹萤膊辟律裁无灾误供锥尹尚家媳貌付愚立茁絮独第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,在算法中赌轮选择法可用下面的子过程来模拟:在0,1区间内产生一个均匀分布的随机数r。若rq1,则染色体x1被选中。
13、若qk-1rqk(2kN),则染色体xk被选中。其中的qi称为染色体xi(i=1,2,n)的积累概率,其计算公式为,掂果辽毯鲜砖生懂舜观贱勘绞颁蚊梯鬃烤嫂撂竞厕则噪瘴眼汪懦亥伞俐娜第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,选择-复制,设从区间0,1中产生4个随机数如下:r1=0.450126,r2=0.110347 r3=0.572496,r4=0.98503,框降萌谗奉健镐漠舶伯屈汤纹低窃惩杖杨方竣腆迎浮懊掸廉思忧丁陋毁杰第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件第4章基于遗传算法的随机优化搜索ppt课件,于是,经复制得群体:s1=11000(24
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