计算智能-遗传算法模板

智能优化算法遗传算法
遗传算法是一种智能优化算法，它模拟了达尔文的生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程。

这是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的主要特点包括：
1. 直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定。

2. 具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力。

3. 采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。

4. 遗传算法的搜索过程是从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。

5. 对参数编码进行运算，而不是对参数本身。

6. 采用平行搜索避免陷入局部优化。

遗传算法的基本操作包括以下三个：
1. 选择：从当前种群中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。

根据各个个体的适应度值，按照一定的规则或方法从上一代群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代种群中。

2. 交叉：通过交叉操作可以得到新一代个体，新个体组合了父辈个体的特性。

将群体中的各个个体随机搭配成对，对每一个个体，以交叉概率交换它们之间的部分染色体。

3. 变异：对种群中的每一个个体，以变异概率改变某一个或多
个基因座上的基因值为其他的等位基因。

同生物界中一样，变异发生的概率很低，变异为新个体的产生提供了机会。

以上内容仅供参考，如需更详细的信息，建议查阅遗传算法相关书籍或论文。

自然计算大作业一．二进制编码在遗传算法中，首先要将数据进行编码，这里采用二进制的方式进行编码。

第一步，我们根据题目的介绍可以得知该函数含有两个变量，以及各自的定义域。

在二进制编码中，我们首先要先计算它的编码长度。

计算公式如下: $${2^{{m_j} - 1}} < ({b_j} - {a_j})*precision \le {2^{{m_j}}} - 1$$其中precision为精度，如小数点后5位，则precision=10^5，mj为编码长度，${x_j} \in [{a_j},{b_j}]$二．二进制解码解码即编码的逆过程:$${x_j} = {a_j} + {\rm{decimal}}(substrin{g_j}) \times \frac{{{b_j} - {a_j}}}{{{2^{{m_j}}} - 1}}$$三．种群初始化编码完成后，开始对种群初始化，为了简便采用随机地方式进行初始化。

初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。

GA以这N个串结构数据作为初始点开始进化。

def rand_init(self):for i in range(self.code_x1_length):self.code_x1 += str(random.randint(0, 1))for i in range(self.code_x2_length):self.code_x2 += str(random.randint(0, 1))四．适应度评估适应度表明个体或解的优劣性。

不同的问题，适应度函数的定义方式也不同。

def decoding(self, code_x1, code_x2):self.x1 = self.bounds[0][0] + int(code_x1, 2) * (self.bounds[0][1] - self.bounds[0][0]) / (2 ** self.code_x1_length - 1)self.x2 = self.bounds[1][0] + int(code_x2, 2) * (self.bounds[1][1] - self.bounds[1][0]) / (2 ** self.code_x2_length - 1)五．选择选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。

计算智能作业三：遗传算法计算问题1.问题描述：求下述二元函数的最大值：S.t.2.程序结构：（1）变量：C：是一个1*6数组，每个数组里面是一个6位二进制数，它是遗传算法中的染色体。

new_c:每一轮的新变量c。

first_c:初始群体矩阵。

sur_value：个体适应值的概率值，为0-1之间的数，所有概率值和为1。

survived：经过选择运算后产生的个体基因型组合。

intersect_c ：经过交叉运算后产生的个体基因型组合。

mutation_c：经过变异运算后产生的个体基因型组合。

f：最后计算得到的最大值（2）程序里面的方程function out = value_function( ci )：价值函数（自适应度函数），即。

function [ sur_value ] = calc_value( c )：计算群体中每一个个体的适应度的值function survived = surviver( sur_value )：利用概率选择函数function [ intersect_c ] = intersect( new_c )：交叉运算function [ mutation_c ,mutation_value]= mutation( intersect_c )：变异运算3.源程序（1）遗传算法的主程序主程序包括初始群体产生，最终结果展示，即各函数之间的调用关系。

● 个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量 x1, x2 编码为无符号二进制整数。

这个二进制整数位个体的基因型。

因为x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。

如一下表格表示基因型和表现型之间的对应关系：● 初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。

本例中，群体规模的大小取为6，即群体由6个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。

遗传算法1. 遗传算法概述生物进化生物进化Darwin（1859年）：“物竞天择，适者生存”智能优化受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智能计算也称为计算智能(computational intelligence, CI)。

智能优化智能优化方法通常包括进化计算和群智能等两大类方法，已经广泛应用于组合优化、机器学习、智能控制、模式识别、规划设计、网络安全等领域，是21世纪有关智能计算中的重要技术之一。

首先简要介绍进化算法的概念，详细介绍基本遗传算法，这是进化算法的基本框架。

遗传算法还有双倍体、双种群、自适应等比较典型的改进遗传算法，最后介绍遗传算法的应用。

进化算法进化算法(evolutionary algorithms，EA)是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。

生物进化是通过繁殖、变异、竞争和选择实现的；而进化算法则主通过选择、重组和变异这三种操作实现优化问题的求解。

进化算法是一个“算法簇”，包括遗传算法(GA)、遗传规划、进化策略和进化规划等。

进化算法的基本框架是遗传算法所描述的框架。

遗传算法1962年，Fraser提出了自然遗传算法。

1965年，Holland首次提出了人工遗传操作的重要性。

1967年，Bagley首次提出了遗传算法这一术语。

1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式识别中。

1971年，Hollstien在论文《计算机控制系统中人工遗传自适应方法》中阐述了遗传算法用于数字反馈控制的方法。

遗传算法1975年，John Holland（University of Michigan,《Adaptation in Natural and Artificial System》（《自然界和人工系统的适应性》），DeJong完成了重要论文《遗传自适应系统的行为分析》20世纪80年代以后，遗传算法进入蓬勃发展时期。

遗传算法公式范文遗传算法（Genetic Algorithm）是一种通过模拟自然选择和遗传机制进行和优化的算法。

它模拟了生物进化过程中的遗传机制，并通过随机化、选择性和适应性来产生新的解决方案。

遗传算法的核心思想是通过演化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步改进并优化候选解，从而找到问题的最优解或近似最优解。

在遗传算法中，候选解以染色体的形式表示，并通过基因的排列组合来表示解空间中的每一个解。

染色体中每个基因对应解空间的一个参数或变量。

每个染色体都有一个适应度函数，用来衡量该染色体所代表的解的优劣程度。

遗传算法的具体步骤如下：1.初始化种群：随机生成初始种群，每个染色体代表一个候选解。

2.评估适应度：根据适应度函数评估每个染色体的适应度，确定每个染色体的适应度值。

3.选择操作：基于适应度值，以一定的概率选择一些个体作为下一代父代。

适应度较高的个体被选择的概率较大。

4.交叉操作：通过染色体之间的随机交叉，产生新的染色体。

交叉操作模拟了基因的组合和基因交换。

5.变异操作：对一部分染色体进行基因的突变操作，随机改变其一些基因的值。

变异操作引入了问题空间的多样性，防止算法陷入局部最优解。

6.更新种群：将新生成的染色体加入到种群中，替换掉适应度较低的染色体，更新种群。

7.终止条件判断：根据设定的终止条件（例如达到一定代数或找到满意的个体适应度）判断是否停止演化过程。

8.返回最优解：最终输出找到的最优解或近似最优解。

遗传算法是一种通用的优化算法，可以用来解决很多问题，如函数优化、组合优化、任务调度、旅行商问题等。

其优点是能够在大规模、复杂的问题中找到较好的近似最优解，但也存在一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度较慢等。

总之，遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传机制，通过选择、交叉和变异等操作，不断改进和优化候选解，最终找到问题的最优解或近似最优解。

通过合适的染色体表示和适应度函数定义，遗传算法可以解决各种不同的优化问题，提供了一种强大的工具和方法。

《常用算法之智能计算（四）》：遗传算法遗传算法(Genetic Algorithms)，也有人把它叫作进化算法(Evolutionary Algorithms)，是基于生物进化的“物竞天择，适者生存”理论发展起来的一种应用广泛且高效随机搜索与优化并举的智能算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，不依赖于问题的梯度信息。

遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了遗传算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。

迄今为止，遗传算法是智能计算中最广为人知的一种算法。

遗传算法就是模拟自然界进化论的基本思想，可以很好地用于优化问题，若把它看作对自然过程高度理想化的模拟，更能显出它本身的优雅与应用的重要。

该算法以一个群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。

其中，选择、杂交和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五要素组成了遗传算法的核心内容。

作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。

近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用等方面，取得了一些令人信服的结果，所以引起更多人的关注。

要想进一步的了解遗传算法，当然要先了解遗传、进化及其有关的一些概念和知识，下面就对其进行一些简单介绍。

作为遗传算法生物背景的介绍，了解下面的一些概念及内容也就够了。

个体：组成种群的单个生物；种群：生物进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群；基因：DNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位，也叫遗传因子；基因DNA、RNA片段(摘自互联网)染色体：是生物细胞中含有的一种微小的丝状物，是遗传物质的主要载体，由多个遗传基因组成；遗传：新个体会遗传父母双方各自一部分的基因，承现出亲子之间以及子代个体之间性状相似性，表明性状可以从亲代传递给子代；变异：亲代和子代之间、子代和子代的不同个体之间总会存在一些差异，这种现象称为变异；变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源；进化：生物在其延续生命的过程中，逐渐适应其生存环境使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化；生物的进化是以种群的形式进行的；生存竞争，适者生存：生物的繁殖过程，会发生基因交叉、基因突变，适应度低的个体会被逐步淘汰，而适应度高的个体会越来越多；这样经过多代的自然选择后，保存下来的都是适应度很高的个体，其中很可能包含史上产生的适应度最高的那些个体。