遗传算法

1 遗传算法1.1 遗传算法的定义遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是近多年来发展起来的一种全新的全局优化算法，它是基于了生物遗传学的观点，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

它通过自然选择、遗传、复制、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高，从而达到全局优化。

遗传算法151解决一个实际问题通常都是从一个种群开始，而这个种群通常都是含有问题的一个集合。

这个种群是由一定数目的个体所构成的，利用生物遗传的知识我们可以知道这些个体正好组成了我们知道的染色体，也就是说染色体是由一个个有特征的个体组成的。

另外我们还知道，遗传算法是由染色体组成，而染色体是由基因组成，可以这么说，基因就决定了个体的特性，所以对于遗传算法的最开始的工作就需要进行编码工作。

然后形成初始的种群，最后进行选择、交叉和变异的操作。

1.2遗传算法的重要应用在现实应用中，遗传算法在很多领域得到很好的应用，特别是在解决多维并且相当困难的优化问题中时表现出了很大的优势。

在遗传算法的优化问题的应用中，其中最为经典的应用就是我们所熟悉的函数优化问题，它也是对遗传算法的性能进行评价的最普遍的一种算法;另外的一个最重要的应用，也就是我们本文所研究的应用—组合优化问题，一般的算法很难解决组合优化问题的搜索空间不断扩大的局面，而组合优化问题正好是解决这种问题的最有效的方法之一，在本文的研究中，比如求解TSP问题、VRP问题等方面都得到了很好的应用;另外遗传算法在航空控制系统中的应用、在图像处理和模式识别的应用、在生产调度方面的应用以及在工人智能、人工生命和机器学习方面都得到了很好的应用。

其实在当今的社会中，有关于优化方面的问题应用于各行各业中，因此有关于优化问题已经变得非常重要，它对于整个社会的发展来说都是一个不可改变的发展方向，也是社会发展的一个非常重要的需要。

1.3 遗传算法的特点遗传算法不同于传统的搜索与优化方法，它是随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，能以有限的代价来很好的解决搜索和优化的方法。

常见的遗传算法
常见的遗传算法有：
1. 标准遗传算法（SGA）：是最早也是最基本的遗传算法，包括选择、交叉、变异和复制等基本操作。

2. 遗传编程（GP）：将遗传算法应用于生成计算机程序的领域，通过遗传操作对程序进行优化和演化。

3. 约束处理遗传算法（CGA）：在传统遗传算法的基础上，加入对问题约束条件的处理和优化，以确保产生的解满足特定的约束条件。

4. 多目标遗传算法（MOGA）：解决多个目标决策问题的遗传算法，同时考虑多个目标函数的优化，并通过适应度分配方法来选择适应度较好的个体。

5. 免疫算法（IA）：通过模拟免疫系统的工作原理，利用选择、变异等机制进行优化和搜索。

6. 遗传模拟退火算法（GASA）：将模拟退火算法与遗传算法相结合，通过遗传操作和模拟退火操作进行全局搜索和局部优化。

7. 遗传神经网络（GNN）：将遗传算法和神经网络相结合，通过遗传操作对神经网络结构和参数进行优化和演化。

8. 差分进化算法（DE）：基于群体的随机搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行优化。

以上是一些常见的遗传算法，根据问题和需求的不同，可以选择适合的遗传算法进行优化和搜索。

遗传算法的概念介绍遗传算法遗传算法是一种启发式搜索算法，借鉴了生物进化中的遗传和进化机制。

适用于解决优化问题，可以在一个大的搜索空间中找到近似最优解。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，逐代地演化优良基因，通过选择、交叉和变异等操作来搜索问题解空间。

遗传算法的基本原理遗传算法基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学原理。

其核心思想是通过模拟自然选择，促进种群中优秀个体的生存和繁殖，逐步进化出适应度更高的个体。

遗传算法的基本流程如下：1.初始化种群：随机生成一组个体（基因型），代表问题解空间中的潜在解决方案。

2.评估适应度：根据问题的优化目标，计算每个个体的适应度函数值，评估解的优劣程度。

3.选择操作：根据适应度函数值，选择优秀的个体作为父代，较差的个体可能被淘汰。

4.交叉操作：从父代中选取两个个体，通过染色体交叉产生新的个体，并加入新的种群中。

5.变异操作：对新种群中的一部分个体进行变异操作，引入随机因素，增加搜索的多样性。

6.更新种群：将新个体加入到种群中，替换掉旧个体。

7.重复步骤2-6，直到满足停止条件（如迭代次数达到预定值，或找到满意的解）。

遗传算法的关键概念遗传算法中涉及到几个关键概念，包括基因型、表现型、适应度、选择、交叉和变异等。

基因型和表现型基因型是个体在遗传算法中的染色体表示，由基因序列组成。

基因序列可以是二进制、整数或浮点数等形式，根据具体问题而定。

而表现型是基因型经过解码后得到的实际解的表示。

适应度适应度函数用于评估个体的质量，以指导选择操作。

适应度函数值越高，个体的解越优秀。

适应度函数的定义需要根据具体问题和优化目标来确定。

选择选择操作是为了保留适应度较高的个体，使它们有更多的机会参与繁殖并传递优秀的基因。

常用的选择方法有轮盘赌选择、排名选择等。

轮盘赌选择是一种以适应度为概率分布的方式，在选择时按照适应度大小决定个体被选中的概率。

交叉交叉操作是以一定的概率从父代中选取两个个体，通过染色体交换或基于某种规则的交叉方式，生成新的个体。

遗传算法的计算过程遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种通过模拟生物遗传与进化过程来解决优化问题的计算方法。

它模拟了生物进化的基本原理，通过不断地在候选解空间中的个体之间进行基因组交叉、变异和选择来搜索最优解。

遗传算法的计算过程包括初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等几个关键步骤。

第一步是初始化种群。

在这一步中，随机生成一定数量的个体作为初始种群。

个体是问题的一个可能解，由基因串表示，而基因串则由若干基因组成。

每个基因包含问题的一个特征或参数，如解的某个组成部分。

初始种群的生成需要遵循问题定义的约束条件。

第二步是评估适应度。

适应度函数用来衡量一个个体的优劣程度。

适应度函数应根据问题的目标来设计，一般来说，适应度越高表示个体越优秀。

通过对初始种群中的每个个体应用适应度函数，可以得到每个个体的适应度值。

第三步是选择操作。

选择操作通过以一定概率选择适应度较高的个体，来生成下一代的种群。

选择操作的核心思想是根据个体的适应度值来确定其在遗传过程中被选中的概率。

常见的选择操作方式有：轮盘赌选择、锦标赛选择等。

第四步是交叉操作。

交叉操作模拟生物界个体之间的基因组交叉。

通过将两个个体的基因串进行某种方式的交叉，产生新的子代个体。

交叉操作的目的是通过基因的重组，产生新的解的组合，以期望得到比父代更优的个体。

第五步是变异操作。

变异操作模拟生物界个体基因的突变。

它以一定的概率对个体的某些基因进行随机的变化。

变异操作有助于避免算法陷入局部最优解，增加算法的全局搜索能力。

上述过程中，选择操作、交叉操作和变异操作通常都会进行多次迭代，使得种群逐渐收敛于最优解。

为了确保算法的效率和准确性，迭代次数需要通过实验或者经验进行调整。

遗传算法的终止条件通常有两种：一种是达到了规定的迭代次数；另一种是达到了某个满足问题相关要求的终止条件。

当终止条件满足时，算法终止，并返回最优解。

总结起来，遗传算法的计算过程包括初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等多个关键步骤。

遗传算法（GeneticAlgorithms）遗传算法前引：1、TSP问题1.1 TSP问题定义旅⾏商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）称之为货担郎问题，TSP问题是⼀个经典组合优化的NP完全问题，组合优化问题是对存在组合排序或者搭配优化问题的⼀个概括，也是现实诸多领域相似问题的简化形式。

1.2 TSP问题解法传统精确算法：穷举法，动态规划近似处理算法：贪⼼算法，改良圈算法，双⽣成树算法智能算法：模拟退⽕，粒⼦群算法，蚁群算法，遗传算法等遗传算法：性质：全局优化的⾃适应概率算法2.1 遗传算法简介遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者⽣存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。

它必须做以下操作：初始群体的产⽣、求每⼀个体的适应度、根据适者⽣存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染⾊体的基因并随机变异某些染⾊体的基因⽣成下⼀代群体，按此⽅法使群体逐代进化，直到满⾜进化终⽌条件。

2.2 实现⽅法根据具体问题确定可⾏解域，确定⼀种编码⽅法，能⽤数值串或字符串表⽰可⾏解域的每⼀解。

对每⼀解应有⼀个度量好坏的依据，它⽤⼀函数表⽰，叫做适应度函数，⼀般由⽬标函数构成。

确定进化参数群体规模、交叉概率、变异概率、进化终⽌条件。

案例实操我⽅有⼀个基地，经度和纬度为（70，40）。

假设我⽅飞机的速度为1000km/h。

我⽅派⼀架飞机从基地出发，侦察完所有⽬标，再返回原来的基地。

在每⼀⽬标点的侦察时间不计，求该架飞机所花费的时间（假设我⽅飞机巡航时间可以充分长）。

已知100个⽬标的经度、纬度如下表所列:3.2 模型及算法求解的遗传算法的参数设定如下：种群⼤⼩M=50；最⼤代数G=100;交叉率pc=1，交叉概率为1能保证种群的充分进化；变异概率pm=0.1，⼀般⽽⾔，变异发⽣的可能性较⼩。

编码策略:初始种群：⽬标函数：交叉操作：变异操作：选择：算法图：代码实现：clc,clear, close allsj0=load('data12_1.txt');x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);sj=[x y]; d1=[70,40];xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %单位化成弧度d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值for i=1:101for j=i+1:102d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*...cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));endendd=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数，g为进化的代数for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群c=randperm(100); %产⽣1，...，100的⼀个全排列c1=[1,c+1,102]; %⽣成初始解for t=1:102 %该层循环是修改圈flag=0; %修改圈退出标志for m=1:100for n=m+2:101if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<...d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈endendendif flag==0J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环endendendJ(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上实数即染⾊体编码for k=1:g %该层循环进⾏遗传算法的操作for k=1:g %该层循环进⾏遗传算法的操作A=J; %交配产⽣⼦代A的初始染⾊体c=randperm(w); %产⽣下⾯交叉操作的染⾊体对for i=1:2:wF=2+floor(100*rand(1)); %产⽣交叉操作的地址temp=A(c(i),[F:102]); %中间变量的保存值A(c(i),[F:102])=A(c(i+1),[F:102]); %交叉操作A(c(i+1),F:102)=temp;endby=[]; %为了防⽌下⾯产⽣空地址，这⾥先初始化while ~length(by)by=find(rand(1,w)<0.1); %产⽣变异操作的地址endB=A(by,:); %产⽣变异操作的初始染⾊体for j=1:length(by)bw=sort(2+floor(100*rand(1,3))); %产⽣变异操作的3个地址%交换位置B(j,:)=B(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]);endG=[J;A;B]; %⽗代和⼦代种群合在⼀起[SG,ind1]=sort(G,2); %把染⾊体翻译成1，...,102的序列ind1num=size(G,1); long=zeros(1,num); %路径长度的初始值for j=1:numfor i=1:101long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度endend[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从⼩到⼤排序J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染⾊体endpath=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度xx=xy(path,1);yy=xy(path,2);plot(xx,yy,'-o') %画出路径以上整个代码中没有调⽤GA⼯具箱。

遗传算法一、遗传算法的简介及来源1、遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《自然系统和人工系统的自适应》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

遗传算法模仿了生物的遗传、进化原理, 并引用了随机统计理论。

在求解过程中, 遗传算法从一个初始变量群体开始, 一代一代地寻找问题的最优解, 直至满足收敛判据或预先设定的迭代次数为止。

它是一种迭代式算法。

2、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法, 它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现象。

在利用遗传算法求解问题时, 问题的每个可能的解都被编码成一个“染色体”,即个体, 若干个个体构成了群体( 所有可能解) 。

在遗传算法开始时, 总是随机地产生一些个体( 即初始解) , 根据预定的目标函数对每个个体进行评价, 给出了一个适应度值。

基于此适应度值, 选择个体用来繁殖下一代。

选择操作体现了“适者生存”原理, “好”的个体被选择用来繁殖, 而“坏”的个体则被淘汰。

然后选择出来的个体经过交叉和变异算子进行再组合生成新的一代。

这一群新个体由于继承了上一代的一些优良性状,因而在性能上要优于上一代, 这样逐步朝着更优解的方向进化。

因此, 遗传算法可以看作是一个由可行解组成的群体逐代进化的过程。

3、遗传算法的一般算法（1）创建一个随机的初始状态初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样，在那里问题的初始状态已经给定了。

（2）评估适应度对每一个解(染色体)指定一个适应度的值，根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。

遗传算法总结简介遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化过程中的遗传机制和自然选择原理的优化方法。

它模拟了自然界的进化过程，通过对问题空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化解的过程。

遗传算法被广泛应用于解决各种优化、搜索和机器学习问题。

基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题空间中的最优解。

其主要步骤包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和确定终止条件等。

1.初始化种群：遗传算法的第一步是生成一个初始种群，其中每个个体代表一个可能的解。

个体的编码可以使用二进制、整数或实数等形式，具体根据问题的特点而定。

2.选择操作：选择操作通过根据适应度函数对种群中的个体进行评估和排序，选择较优的个体作为下一代种群的父代。

通常采用轮盘赌选择、竞争选择等方法来进行选择。

3.交叉操作：交叉操作模拟了生物遗传中的交配过程。

从父代个体中选择一对个体，通过交叉染色体的某个位置，生成下一代个体。

交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式进行。

4.变异操作：变异操作引入了种群中的一定程度的随机性，通过改变个体的染色体或基因，以增加种群的多样性。

变异操作可以是位变异、部分反转、插入删除等方式进行。

5.确定终止条件：遗传算法会循环执行选择、交叉和变异操作，直到满足一定的终止条件。

常见的终止条件有达到最大迭代次数、找到最优解或达到计算时间限制等。

优点和局限性优点•遗传算法可以在大规模问题空间中进行全局搜索，不受问题的线性性和连续性限制。

它适用于解决多目标和多约束问题。

•遗传算法具有自适应性和学习能力，通过不断的进化和优胜劣汰过程，可以逐步收敛到最优解。

•遗传算法易于实现和理解，可以直观地表示问题和解决方案。

局限性•遗传算法需要选择合适的编码方式和适应度函数，以及调整交叉和变异的概率等参数。

这些参数的选择对算法的性能和结果有较大影响，需要经验和调整。