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知识发现(数据挖掘)第十二章进化计算.ppt

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知识发现(数据挖掘)第十二章

知识发现(数据挖掘)第十二章
通过数据挖掘技术，可以从数据中提取出有用的 特征，为知识发现提供关键的信息。
03 模式识别
数据挖掘技术可以识别数据中的模式，包括分类、 聚类和关联规则等，为知识发现提供有价值的线 索。
知识发现流程简介
问题定义
明确知识发现的目标和问 题范围。
数据准备
收集、清洗和整理相关数 据。
数据挖掘
应用数据挖掘技术对数据 进行分析和挖掘。
采用最小二乘法、极大似 然法等方法进行参数估计 。
对模型的残差进行检验， 判断模型是否合适。
利用已建立的模型对未来 数据进行预测，并评估预 测精度。
07 文本挖掘技术
文本表示与特征提取方法
词袋模型（Bag of Words）
将文本表示为一个词频向量，向量中的每个元素代表一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效，但忽略了单 词之间的顺序和上下文信息。
TF-IDF模型
是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个 语料库中的其中一份文件的重要程度。
Word2Vec模型
是一种浅层神经网络模型，用于生成词向量。Word2Vec可以捕捉单词之间的语义和语法关系，使得语 义上相似的单词在向量空间中的距离较近。
03
深度学习方法
通过构建深层的神经网络模型来学习文本的情感特征，并进行情感分类。
深度学习方法可以自动提取文本中的高层特征，但需要大量的标注数据
进行训练。
主题模型在文本挖掘中应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型：是一种典型的主题模型，用于从大量文档中发 现潜在的主题结构。LDA假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题又是由多个单 词混合而成的。

数据挖掘算法介绍ppt课件

数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；

知识发现与数据挖掘

知识发现与数据挖掘
数据挖掘时，需要 明确任务如数据总结、分类、聚类、关联规则发现、 序列模式发现等。 考虑用户的知识需求（得到描述性的知识、预测型的 知识）。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
天气 取值为： 晴，多云，雨 某天早晨气候描述
气温 取值为： 冷 ，适中，热 为:
湿度 取值为： 高 ，正常

风 取值为： 有风， 无风
天气： 多云 气温： 冷
湿度： 正常

风： 无风
它属于哪类气候呢?
每个实体属于不同的类别，为简单起见，假定仅有两个 类别，分别为P，N。在这种两个类别的归纳任务中，P 类和N类的实体分别称为概念的正例和反例。
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致
其它需要数据清理的数据问题
重复记录 不完整的数据 不一致的数据
如何处理噪声数据
分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、 按箱的边界平滑等等
将一些已知的正例和反例放在一起便得到训练集。
下表给出一个训练集。由ID3算法得出一棵正确分类训 练集中每个实体的决策树，见图。
NO.
属性
天气
气温
湿度
风
类别
1
晴
热
高
无风
N
2
晴
热
高
有风
N
3
多云
热
高
无风
P
4
雨
适中
高
无风

《数据挖掘与知识发现(第2版)》第1章绪论

《数据挖掘与知识发现(第2版)》第1章绪论

(25-12)
数据结构与类型
170
高度（cm）
160
185 高度（cm）
(a) 连续的定量特性
服装
12 34
小学 中学 大学 研究生教育
(b) 基于编码的顺序特性
外衣
衬衫 鞋类
夹克 滑雪衫
布鞋 旅游鞋
(c) 树型结构
社会服务 政府雇员 个体职业 (d) 无定性特征
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-13)
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-10)
数据与系统的特征
KDD和数据挖掘可以应用在很多领域，KDD系统及其面临 的数据具有一些公共特征和问题：
•海量数据集。 •数据利用非常不足。 •在开发KDD系统时，领域专家对该领域的熟悉程度 至关重要。 •最终用户专门知识缺乏。
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-11)
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-23)
KDD系统与应用
• DMW是一个用在信用卡欺诈分析方面的数据挖掘工具，支持反 向传播神经网络算法，并能以自动和人工的模式操作。
• Decision Series为描述和预测分析提供了集成算法集和知识 挖掘环境。
• Intelligent Miner是IBM开发的包括人工智能、机器学习、 语言分析和知识发现领域成果在内的复杂软件解决方案。
数据结构与类型
•数据库中的数据
–数字实体:数字、向量、二维矩阵或多维数组等。 –符号实体:用来描述定性的量（如黑暗、明亮等）。 –概念实体:描述某些概念等级时就会面对复合数据类型。
•KDD观点的数据
–更关注对象间的等级差异 –信息颗粒化(Granularity) –数据分布

数据挖掘概述PPT课件

数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。

数据挖掘ppt课件

数据挖掘ppt课件

2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA

知识发现数据挖掘第十二部分课件


4) 遗传算法利用概率转移规则, 而非确定性规 则。
2019/10/31
史忠植 高级人工智能
27
遗传算法的准备工作
1) 确定表示方案; 2) 确定适应值的度量; 3) 确定控制该算法的参数和变量; 4) 确定怎样指定结果及程序运行结束的标准。
2019/10/31
史忠植 高级人工智能
28
基本遗传算法
的变化; 7) 选择是概率型的, 而不是决定型的。
2019/10/31
史忠植 高级人工智能
9
进化计算的三大主流板块
Holland提出的遗传算法(Genetic Algorithm)。 Rechenberg和Schwefel提出的进化策略
(Evolutionary Strategies)。 Fogel提出的进化规划(Evolutionary
2019/10/31
史忠植 高级人工智能
24
遗传算法
遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式, 每个字 符串结构被称为个体。
然后对一组字符串结构(被称为一个群体)进行循环 操作。每次循环被称作一代,包括一个保存字符串 中较优结构的过程和一个有结构的、随机的字符 串间的信息交换过程。
类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上 的基因寻找好的染色体来求解问题。
2、适应度函数（fitness function，又称为适应值／适值函 数）用来评价一个染色体的好坏。
2019/10/31
史忠植 高级人工智能
29
基本遗传算法的构成要素
3、遗传算子
• 选择算子(selection) ：又称为复制算子。按照某种策略 从父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘 式选择。
j

数据挖掘PPT全套课件


记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘

进化计算 ppt


子个体
位置 基因 变异强度
1
2
3
4
2.1
3.5
4.2
2.1
0.5
0.8
0.4
0.7
np.random.randn() 0.5
0.6
-0.3 -0.4
最终基因
2.35 3.98 4.08 1.82
进化策略
淘汰低适应度个体
淘汰低适应度个体前
1、首先需要合并父种群和子
种群；
父
种
2、再计算整个种群的适应度； 群
s3= 8 (01000)
64
0.06
r1 r3
= =
0.450s41=2169,r2 0.57(210409116),r4
= =
0.110347
361
0.98503
0.31
累计概率 0.14 0.63 0.69 1
选中次数 1 2 0 1
遗传算法
遗传算子
选择算子 交叉算子 变异算子
0010000001 0011101000000010100001100000000 11100 000001110111000101
进化策略的更新方式主要分为两个部分： 1、通过现有的种群，更新后代，其中需要经过杂交、基因突变两个过程。 2、将生成的后代与他们的父母辈合成一个种群，在其中淘汰低适应度个体。
进体
进化策略
位置
1
2
3
4
杂交方式
父个体
基因 变异强度
2.1
3.1
4.2
5.3
0.5
0.6
相同点：
进化策略的思路与遗传算法相似，二者都是利用进化理论进行优化，即利用遗传信息一代代传承变异， 通过适者生存的理论，保存适应度高的个体，得到最优解。

知识发现和数据挖掘-史忠植PPT课件


聚类
将相似的数据点聚集在一起，形 成不同的数据群组。
关联规则挖掘
发现数据集中的关联规则，用于 推荐和关联营销等。
深度学习
利用神经网络等算法对数据进行 深入分析和挖掘。
序列挖掘
发现数据中的序列模式，用于预 测未来的事件和行为。
时间序列预测
利用时间序列数据预测未来的趋 势和行为。
03
数据预处理
数据清洗
知识发现和数据挖掘史忠植ppt课件
目录 CONTENT
• 引言 • 知识发现和数据挖掘的基本概念 • 数据预处理 • 关联规则挖掘 • 分类和预测 • 聚类分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，如何从海量数据 中提取有价值的信息成为亟待解
决的问题。
传统的数据处理和分析方法难以 应对大规模、复杂的数据，需要 新的技术和方法来挖掘数据的潜
研究不足与展望
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
隐私保护
随着数据挖掘的广泛应 用，如何有效地保护用 户隐私成为了一个亟待 解决的问题。未来的研 究需要更加重视隐私保 护技术的研究和应用。
可解释性
目前许多复杂的数据挖 掘模型往往缺乏可解释 性，使得用户难以理解 模型的决策依据。未来 研究需要努力提高模型 的解释性，以增强用户
数据挖掘
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
知识发现的过程
数据清洗
去除重复数据、对缺失数据进行填充、异常值处理等。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据 集。
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• 变异算子(mutation)：按照一定的概率（一般较小），改 变染色体中某些基因的值。
2019-8-29
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30
Cj
[Parents] 1110###0# 1##0111## 0001##11# 010##1000 #00####11
0#01##10# ###100100 100##0111
的重要性，并把这些应用于自然系统和人 工系统中。
大约在同一时期： Rechenberg和Schwefel提出了进化策略。 Fogel提出了进化规划。
2019-8-29
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4
发展历史
1967年，Bagley在他的论文中首次提出了 遗传算法这一术语，并讨论了遗传算法在 自动博弈中的应用。
基本遗传算法的构成要素
3、遗传算子
• 选择算子(selection) ：又称为复制算子。按照某种策略 从父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘 式选择。
• 交叉算子(crossover)：又称为杂交算子。将从群体中选 择的两个个体，按照某种策略使两个个体相互交换部分 染色体，从而形成两个新的个体。如使用单点一致交叉。
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2019-8-29
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15
门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。
遗传算法的特点
特点： 通用 鲁棒 次优解、满意解 遗传算法能解决的问题： 优化 NP完全 NP难 高度复杂的非线性问题
2019-8-29
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24
遗传算法
遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式, 每个字 符串结构被称为个体。
然后对一组字符串结构(被称为一个群体)进行循环 操作。每次循环被称作一代,包括一个保存字符串 中较优结构的过程和一个有结构的、随机的字符 串间的信息交换过程。
j
2019-8-29
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18
门德尔遗传学
这个离散的选择方程可以用连续方程近似:
dpi dt

pi (Qi
Q) / Q
如果 qi,j = qj,i, 那么
dpi dt

pi (Qi
Q)
2019-8-29
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19
门德尔遗传学
这个方程很容易被证明:
dQ

2(E(Q2 )

2
Q)
Programming)，又称为进化程序设计。
本章将着重介绍遗传算法，对进化策略和进化规 划只作简单介绍。
2019-8-29
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10
13.2 进化系统理论的形式模型
进化在个体群体中起作用。瓦铤顿(Waddington)
指出基因型和表型之间关系的重要性(Waddington
1974)。群体禁止异构环境。但是“后生环境”是多维
p'i, j

pi, j
qi, j Q
Q
qi, j pi, j
i, j
Q 是群体的平均适应度。
2019-8-29
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17
门德尔遗传学
设 pi 是群体中等位基因的频率。如果 pi,j = pi pj
那么，我们得到在 GS中的一个选择方程为
p'i pi Qi Q
Qi qi, j p j
2019-8-29
杂交操作举例
v(C j , t)
[No Offspring]
1
0
Pt. of interchange [Crossover]
6
2
0
2
17
2
0
1
1
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Cj
[Offspring] 1110##11# 0001###0# 0001##11# #00####11 #00####11
逗号表示双亲们没有选择，加号表示双亲有选择。
2019-8-29
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21
13.3 达尔文进化算法
1) 建立原始种体。
2) 通过突变建立子孙。
3) 选择：
s'1 sg1 x'1 x s'1 Z1
… s' sg x' x s' Z
Q(x) max{Q(x')} 1i
的变化; 7) 选择是概率型的, 而不是决定型的。
2019-8-29
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9
进化计算的三大主流板块
Holland提出的遗传算法(Genetic Algorithm)。 Rechenberg和Schwefel提出的进化策略
(Evolutionary Strategies)。 Fogel提出的进化规划(Evolutionary
4) 遗传算法利用概率转移规则, 而非确定性规 则。
2019-8-29
谢谢您的观赏
27
遗传算法的准备工作
1) 确定表示方案; 2) 确定适应值的度量; 3) 确定控制该算法的参数和变量; 4) 确定怎样指定结果及程序运行结束的标准。
2019-8-29
谢谢您的观赏
28
基本遗传算法
基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm:SGA)又称为简单 遗传算法，只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三 种基本的遗传算子。其遗传操作简单、容易理解，是其 它遗传算法的雏形和基础。
型(Muhlenbein 1989)。
2019-8-29
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11
进化系统理论的形式模型
进化的主要过程
遗传操作符 后生环境 选择环境
g
p
2019-8-29
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12
进化系统理论的形式模型
基因型空间： GS {g (a1,..., an ), ai Ai} 表型空间： PS {p ( p1,..., pm ), pi IR}
类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上 的基因寻找好的染色体来求解问题。
2019-8-29
谢谢您的观赏
25
遗传算法
与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无 所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色 体进行评价，并基于适应值来选择染色体，使适 应性好的染色体有更多的繁殖机会。
在遗传算法中，位字符串扮演染色体的作用，单 个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串 的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为 适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加操作。
知识发现（数据挖掘)
第十二章
进化计算 volutionary Computation
中国科学院计算技术研究所
2019-8-29
谢谢您的观赏
1
内容
13.1 概述
13.2 进化系统理论的形式模型
13.3 达尔文进化算法
13.4 遗传算法
13.5 遗传算法的理论基础
13.6 遗传算法的改进
13.7 遗传机器学习—分类器系统
二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。 我们定义 pi,j 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型相 等。质量函数给每个表型赋值。
q(ai,aj) = qi,j qi,j 可以被解释为出生率减去死亡率
2019-8-29
谢谢您的观赏
16
门德尔遗传学
假设 p’i,j是下一代表型(ai,aj) 的频度。然后达尔文 选择根据选择方程调整表型的分布:
13.8 桶链算法
13.9 规则发现系统
13.10 进化策略
13.11 进化规划
2019-8-29
谢谢您的观赏
2
13.1 概 述
进化计算是通过模拟自然界中生物进化 机制进行搜索的一种算法。
2019-8-29
谢谢您的观赏
3
发展历史
进化计算的研究起源于20世纪50年代。 1965年，Holland首次提出了人工遗传操作
• 同年，DeJong完成了他的重要论文《遗传自适应系统
的行为分析》。他在该论文中所做的研究工作可看作
是遗传算法发展过程中的一个里程碑，这是因为他把
Holland的模式理论与他的计算使用结合起来。
2019-8-29
谢谢您的观赏
6
发展历史
• 1989 Goldberg对遗传算法从理论上，方法上 和应用上作了系统的总结。
空间。表型是基因型和环境的产物。然后表型通过异
构“选择环境"发生作用。注意，这种多维选择环境与
后生环境空间是不同的。现在，适应性是表型空间和
选择环境空间的产物。它经常被取作一维，表示多少
子孙对下一代作出贡献。
基于这种想法，莫楞贝(Muhlenbein) 和肯德曼
(Kindermann)提出了一种称为进化系统理论的形式模
这个变换函数给出了模型，说明表型的发展是通过基 因与环境的交互作用。
变换过程是高度非线性的。
2019-8-29
谢谢您的观赏
14
进化系统理论的形式模型
质量函数q给出了具体选择环境ESi下表型的质量， 其定义如下：
质量函数： q( p, ESi ,t) IR
质量定义适应度，用于达尔文选择。至今已有三种 具体范例的通用模型，即
20
13.3 达尔文进化算法
根据定量遗传学，达尔文进化算法采用简单 的突变/选择动力学。 达尔文算法的一般形式可以描述如下：
( / ,) ( / )
是一代的双亲数目，