小生境遗传算法综述

遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高，遗传算法作为一种高效的优化方法，在许多领域中得到了广泛的应用。

本文将对遗传算法的研究进展进行综述，包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。

自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来，该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。

遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制，通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。

在过去的几十年里，众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨，提出了许多重要的改进策略。

本文将对这些策略进行综述，并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。

遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略，在一组可行解（称为种群）中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解，进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解，重复上述过程，最终收敛于最优解。

遗传算法的关键要素包括：染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。

为进一步提高遗传算法的性能，研究者们提出了一系列改进策略。

这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进：多目标优化策略：针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题，可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。

精英保留策略：为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象，可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。

基于随机邻域搜索策略：这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索，可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并提高算法的全局收敛性。

遗传算法作为一种常用的优化方法，在许多领域都有广泛应用，如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。

随着技术的发展，遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。

研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。

基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题；基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率；一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题，提出了相应的改进措施。

小生境遗传算法1. 简介小生境遗传算法（Micro Genetic Algorithm，简称Micro-GA）是一种基于遗传算法的优化方法。

与传统的遗传算法相比，小生境遗传算法在选择个体时引入了竞争机制，以增加种群的多样性和搜索效率。

本文将详细介绍小生境遗传算法的原理、流程和应用。

2. 原理小生境遗传算法基于遗传算法的基本原理，包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。

但与传统的遗传算法不同的是，小生境遗传算法在选择个体时采用了锦标赛选择策略。

具体而言，它将种群中的个体划分为若干个子群，并在每个子群中进行竞争选择。

在锦标赛选择中，每个子群内部进行竞争，选出最优秀的若干个个体作为优胜者，并将它们复制到下一代。

这样做可以增加种群中优秀个体的比例，并减少较差个体对下一代的影响。

同时，通过调整子群大小和竞争规模，可以控制个体之间的竞争强度，从而平衡多样性和收敛速度。

3. 流程小生境遗传算法的流程如下：1.初始化种群：根据问题的特点和要求，随机生成初始的个体群体。

2.评估适应度：对每个个体进行适应度评估，根据问题的目标函数确定适应度值。

3.锦标赛选择：将种群划分为若干个子群，每个子群内部进行竞争选择，选出优胜者。

4.交叉操作：从优胜者中随机选择两个个体进行交叉操作，生成新的后代个体。

5.变异操作：对新生成的后代个体进行变异操作，引入一定的随机性和多样性。

6.更新种群：用新生成的后代替换原有的个体形成新一代种群。

7.终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解等。

8.返回结果：返回最优解或近似最优解作为算法输出。

4. 应用小生境遗传算法在许多领域得到了广泛应用。

以下是一些常见的应用场景：•优化问题：小生境遗传算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、路径规划等。

通过调整适应度函数和遗传操作，可以找到最优解或近似最优解。

•机器学习：小生境遗传算法可以应用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。

遗传算法小生境技术简介生物学上，小生境是指特定环境下的一种组织结构。

在自然界中，往往特征，形状相似的物种相聚在一起，并在同类中交配繁衍后代。

在SGA 中，交配完全是随机的，在进化的后期，大量的个体集中于某一极值点上，在用遗传算法求解多峰值问题时，经常只能找到个别的几个最优值，甚至往往得到是局部最优解。

利用小生境我们可以找到全部最优解。

小生境技术就是将每一代个体划分为若干类，每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表组成一个群，再在种群中，以及不同种群中之间，杂交，变异产生新一代个体群。

同时采用预选择机制和排挤机制或分享机制完成任务。

基于这种小生境的遗传算法（Niched Genetic Algorithms，NGA），可以更好的保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，特别适合于复杂多峰函数的优化问题。

模拟小生境技术主要建立在常规选择操作的改进之上。

Cavichio 在1970年提出了基于预选择机制的选择策略，其基本做法是：当新产生的子代个体的适应度超过其父代个体的适应度时，所产生的子代才能代替其父代而遗传到下一代群体中去，否则父代个体仍保留在下一代群体中。

由于子代个体和父代个体之间编码结构的相似性，所以替换掉的只是一些编码结构相似的个体，故它能够有效的维持群体的多样性，并造就小生境的进化环境。

De Jong在1975年提出基于排挤机制的选择策略，其基本思想源于在一个有限的生存环境中，各种不同的生物为了能够延续生存，他们之间必须相互竞争各种有限的生存资源。

因此，在算法中设置一个排挤因子CF（一般取CF=2或3），由群体中随机选取的1/CF 个个体组成排挤成员，然后依据新产生的的个体与排挤成员的相似性来排挤一些与预排挤成员相类似的个体，个体之间的相似性可用个体编码之间的海明距离来度量。

随着排挤过程的进行，群体中的个体逐渐被分类，从而形成一个个小的生成环境，并维持群体的多样性。

关于遗传算法的文献综述班级：13级机械（4）班学号：913101140439 姓名：元志斌关键词：遗传算法，编码，搜索，优化，交叉，遗传摘要：遗传算法是一种基于生物进化自然选择和群体遗传机理的，适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术，近年来，因为遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注，本文介绍了遗传算法研究现状和发展的前景，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的发展情况发表了自己的看法。

Abstract：Genetic algorithm is a kind of natural selection and based on biological evolution of genetic mech anism， group suitable for complex system optimization adaptive probability optimization techni que, in recent years, because genetic algorithm for solving complex optimization problem in the h uge potential and the successful application of industrial engineering, this algorithm was wide att ention of scholars at home and abroad， this paper introduces the current research status and d evelopment of genetic algorithm, summarizes the prospect of its theory and technology of geneti c algorithm and the development of published opinions of his own。

-----------------------------------Docin Choose -----------------------------------豆 丁 推 荐↓精 品 文 档The Best Literature----------------------------------The Best Literature１．引言：在实际生活中，有时候一个问题不能简单地归结为求解一个函数的最大值或是最小值，而是归结为求解多个函数的最值从而综合评定最终的选择方案。

如顾客购买一件产品，首先要考虑的是产品的质量问题，除此之外，还有售后服务，品牌效应等因素。

这就涉及到了多目标规划问题。

一个多目标规划问题可表述为：ｍａｘＺ１（ｘ）ｍａｘＺ２（ｘ）……ｍａｘＺｎ（ｘ）Ｘ＝｛ｘ∶｜ｘ∈Ｒｎ，ｇｉ（ｘ）≤０，ｈｊ（ｘ）＝０，ｘａ≥０，$ｉ，ｊ，ａ%’’’’’&’’’’’(｝这里我们重要研究的是有条件约束的双目标规划，即：ｍａｘＺ１（ｘ）ｍａｘＺ２（ｘ）Ｘ＝｛ｘ∶｜ｘ∈Ｒｎ，ｇｉ（ｘ）≤０，ｈｊ（ｘ）＝０，ｘａ≥０，$ｉ，ｊ，ａ)｝２．主要思想：在允许Ｚ１（ｘ）在（ｍａｘ（Ｚ１（ｘ））－Δ％，ｍａｘ（Ｚ１（ｘ）））范围内波动的情况下，来求得Ｚ２（ｘ）的最值。

在求取函数最优值时，梯度法，牛顿法，线性规划等方法已经占有一席之地。

但是，随着优化问题的复杂化以及不确定性，非线性，时间不可逆性，传统的算法已经不再适用，这样，基于仿生学理论的遗传算法（ＧＡ）走上了舞台。

借助于生物学上小生境理论在遗传算法中的应用，我们可以得到遍布于峰值周围的一些可行解，并排除掉超出（ｍａｘ（Ｚ１（ｘ））－Δ％，ｍａｘ（Ｚ１（ｘ）））范围的可行解。

将剩下的解进行聚类。

设分好的类为Ａ１，Ａ２，……Ａｍ，将Ａｉ中的代码转译并进行从小到大排序，ｘｉ１≤ｘｉ２≤……≤ｘｉｎ，则［ｘ１１，ｘ１ｎ］∪［ｘ２１，ｘ２ｎ］∪……∪［ｘｍ１，ｘｍｎ］既为不超出（ｍａｘ（Ｚ１（ｘ））－Δ％，ｍａｘ（Ｚ１（ｘ）））范围的可行解的解域。

生物学上，小生境是指特定环境下的一种组织结构。

在自然界中，往往特征，形状相似的物种相聚在一起，并在同类中交配繁衍后代。

在SGA 中，交配完全是随机的，在进化的后期，大量的个体集中于某一极值点上，在用遗传算法求解多峰值问题时，经常只能找到个别的几个最优值，甚至往往得到是局部最优解。

利用小生境我们可以找到全部最优解。

小生境技术就是将每一代个体划分为若干类，每个类中选出若干适应度较大的个体作为一个类的优秀代表组成一个群，再在种群中，以及不同种群中之间，杂交，变异产生新一代个体群。

同时采用预选择机制和排挤机制或分享机制完成任务。

基于这种小生境的遗传算法（Niched Genetic Algorithms，NGA），可以更好的保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，特别适合于复杂多峰函数的优化问题。

模拟小生境技术主要建立在常规选择操作的改进之上。

Cavichio 在1970年提出了基于预选择机制的选择策略，其基本做法是：当新产生的子代个体的适应度超过其父代个体的适应度时，所产生的子代才能代替其父代而遗传到下一代群体中去，否则父代个体仍保留在下一代群体中。

由于子代个体和父代个体之间编码结构的相似性，所以替换掉的只是一些编码结构相似的个体，故它能够有效的维持群体的多样性，并造就小生境的进化环境。

De Jong在1975年提出基于排挤机制的选择策略，其基本思想源于在一个有限的生存环境中，各种不同的生物为了能够延续生存，他们之间必须相互竞争各种有限的生存资源。

因此，在算法中设置一个排挤因子CF（一般取CF=2或3），由群体中随机选取的1/CF 个个体组成排挤成员，然后依据新产生的的个体与排挤成员的相似性来排挤一些与预排挤成员相类似的个体，个体之间的相似性可用个体编码之间的海明距离来度量。

随着排挤过程的进行，群体中的个体逐渐被分类，从而形成一个个小的生成环境，并维持群体的多样性。

Goldberg等在1987年提出了基于共享机制（Sharing）的小生境实现方法。

遗传算法综述遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。

进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。

在阅读了一些相关资料后，我整理出这篇综述，将通过五个部分来介绍遗传算法以及其在计算机科学领域的相关应用、一、起源和发展分支尝试性地将生物进化过程在计算机中模拟并用于优化问题求解开始于20世纪50年代末，其目的是将生物进化的思想引入许多工程问题中而成为一种优化工具，这些开拓性的研究工作形成了遗传算法的雏形。

但当时的研究进展缓慢，收效甚微。

原因是由于缺少一种通用的编码方式，人们只有通过变异才能改变基因结构，而无法使用交叉，因而增加了迭代次数。

同时算法本身需要较大的计算量，当时的计算机速度便无法满足要求，因而限制了这一仿生过程技术的迅速发展。

20世纪60年代中期，Holland在Fraser和Bremermann等人研究成果的基础上提出了位串编码技术，这种编码技术同时适用于变异操作和交叉操作。

遗传算法的真正产生源于20世纪60年代末到70年代初，美国Michigan大学的Holland教授在设计人工适应系统中开创性地使用了一种基于自然演化原理的搜索机制，并于1975年出版了著名的专著“Adaptation in Natural andArtificial Systems”，这些有关遗传算法的基础理论为遗传算法的发展和完善奠定了的基础。

同时，Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中，设计了遗传算法执行策略和性能评价指标，他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用，而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指标则仍是目前衡量遗传算法优化性能的主要手段。

在Holland教授和他的学生与同事De Jong进行大量有关遗传算法的开创性工作的同时，德国柏林工业大学的Rechenberg和Schwefel等在进行风洞实验时，为了对描述物体形状的参数进行优化以获得更好的实验数据，将变异操作引入计算模型中，获得了意外的优良效果。