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一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题摘要:遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。
针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。
关键词:遗传算法蚁群算法算法融合函数优化遗传算法[1](genetic algorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传进化机制的优化算法,它是由美国Michigan大学的Holland教授于20世纪70年代提出的。
它的主要特点是简单、通用、鲁棒性强,适用于并行分布处理,应用范围广。
蚁群算法[2](ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者Dorigo于20世纪90年代初在他自己的博士论文中提出。
它是一种最新发展的模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其它方法结合等优点。
但是它的缺点是运算初期信息素匮乏,求解速度缓慢。
优化问题的求解在遗传算法研究中占很大比重,诸如TSP等组合优化问题一直是遗传算法十分活跃的研究课题。
尽管遗传算法比其它传统搜索方法有更强的鲁棒性,但它对于算法计算过程中的反馈信息却没有利用,往往由此导致无为的冗余迭代,从而使得求解的效率不断降低。
且遗传算法更善长全局搜索而局部搜索能力却不足。
遗传算法可以用极快的速度达到最优解的90%左右,但要达到真正的最优解则要花费很长的时间。
一些对比实验还表明,如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法方法未必比其它搜索方法更优越。
为此,除了要进一步改进基本理论和方法外,还要采用和神经网络、模拟退火或专家系统等其它方法结合的策略。
许多研究结果表明,采用这种混合模型可有效提高遗传算法的局部搜索能力,从而进一步改善其收敛速度和解的品质。
遗传算法详解遗传算法1.简要概述在⼏⼗亿年的演化过程中，⾃然界中的⽣物体已经形成了⼀种优化⾃⾝结构的内在机制，它们能够不断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。
对于⼤多数⽣物体，这个过程是通过⾃然选择和有性⽣殖来完成的。
⾃然选择决定了群体中哪些个体能够存活并繁殖，有性⽣殖保证了后代基因的混合与重组。
演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔⽂（Darwin）的进化论和孟德尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产⽣的⼀种在基因和种群层次上模拟⾃然界⽣物进化过程与机制，进⾏问题求解的⾃组织、⾃适应的随机搜索技术。
它以达尔⽂进化论的“物竟天择、适者⽣存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗传变异理论，将⽣物进化过程中的繁殖（Reproduction）、变异（Mutation）、竞争（Competition）、选择（Selection）引⼊到了算法中，是⼀种对⼈类智能的演化模拟⽅法演化计算的主要有遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划四⼤分⽀。
其中，遗传算法是演化计算中最初形成的⼀种具有普遍影响的模拟演化优化算法。
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan⼤学的Holland教授提出的模拟⾃然界遗传机制和⽣物进化论⽽成的⼀种并⾏随机搜索最优化⽅法。
遗传算法是以达尔⽂的⾃然选择学说为基础发展起来的。
⾃然选择学说包括以下三个⽅⾯：遗传：这是⽣物的普遍特征，亲代把⽣物信息交给⼦代，⼦代总是和亲代具有相同或相似的性状。
⽣物有了这个特征，物种才能稳定存在。
变异：亲代和⼦代之间以及⼦代的不同个体之间的差异，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。
⽣存⽃争和适者⽣存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过⼀代代的⽣存环境的选择作⽤，性状逐渐与祖先有所不同，演变为新的物种。
2.基本原理遗传算法将“优胜劣汰，适者⽣存”的⽣物进化原理引⼊优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进⾏筛选，使适应度⾼的个体被保留下来，组成新的群体新的群体既继承了上⼀代的信息，⼜优于上⼀代这样周⽽复始，群体中个体适应度不断提⾼，直到满⾜⼀定的条件遗传算法的算法简单，可并⾏处理，并能得到全局最优解。
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
基于遗传算法的排课优化问题求解排课优化问题一直是学校、大学以及一些培训机构所必须要面对的难题，在人力资源有限的情况下，如何科学地排出一个合理且不冲突的课表，已经成为了许多学校面临的共同问题。
为了解决这一难题，科学家和工程师们通过运用遗传算法和其他优化算法的方法，开发了许多可行性方案。
本文将从遗传算法的角度来探讨排课优化问题。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟自然界进化的算法。
在自然界中，个体之间通过基因的遗传组合完成进化，并产生了最适应环境的生物种群。
将这种思想运用到人工智能领域中，遗传算法会更加聚焦于表现最佳的计算模型，从而求解出问题最优解。
在将遗传算法应用到排课优化问题中，我们首先需要清楚我们的目标，也即是要确定如何评价可以生产出合适课程表的个体（也就是排出来的课程表方案）。
通常我们选择以下几个指标:1.冲突数：每次安排的排课必须要避免同一时间段安排了不同课程的同学出现冲突的情况。
2.教师数量：我们需要限制每个教师一天最多要授课的数量。
3.上课时间:不同年级或专业应该拥有不同的上课时间设定。
4.考试时间:考试最好不要安排在同一天，或考试之间要有合适的缓冲时间。
在确定了目标之后，剩下的就是如何将遗传算法应用于实践中。
首先，我们需要确定个体应该包括哪些元素。
通常，我们选择将每个个体定义为一个完整的课程表，并将每节课定义为单一个体上的基因变量。
每个体内包括所有的课程计划，教室，教师和学生信息，并建立起课程表和基因之间的关系。
经过基因变异，评分和自然选择步骤后，我们就能得到最适应环境，即最优解的课程表方案。
在遗传算法中，最适应环境的确定方式通常是通过一个称为适应度函数（Fitness Function）的评分公式来计算的。
适应度函数由用户来设定，根据具体应用场景的实际需求设置不同的适应度计算规则。
这个过程可以理解为将每个个体放入一个生态系统中，生态中的任务是评判每个个体的适应度，并将最适应生物的优良特性遗传下去。
遗传算法是元启发式算法遗传算法是元启发式算法，它模拟了生物进化的过程，利用自然选择、交配、变异等操作，不断优化算法的适应度。
本文将从以下几个方面，详细阐述遗传算法的元启发式特征。
一、采用自然选择的策略遗传算法的选择操作采用的是自然选择的策略，根据适应度大小来决定个体的生存能力。
在一个种群中，适应度高的个体会有更大的概率被选择，同时也会具有更大的“生育能力”，即它所包含的染色体片段（遗传信息）能够被更多的后代所继承。
这种自然选择的策略，保证了优秀个体的遗传信息得以保存和传递，同时也促进了优秀种群的逐渐形成。
二、引入交配操作实现信息交流遗传算法的交配操作通过选择两个个体的某些染色体片段，互相交换这些片段的位置，以达到信息交流的目的。
交配操作能够让子代得到父母双方的遗传信息，同时也让不同个体之间的信息进行混合和优化，促进了群体的多样性和适应性。
三、利用变异操作增加搜索空间遗传算法的变异操作是用来增加个体之间的差异性的。
变异操作通过对个体染色体的某些片段进行突变，生成和父代个体差异较大的后代。
变异操作的存在增加了搜索空间，避免了算法陷入局部最优解。
同时，变异操作也有助于探寻全局最优解。
四、迭代搜索实现寻优遗传算法是基于群体式智能的算法，在搜索过程中，随着迭代次数的增加，不断地更新群体中的个体，从而实现不断的寻优。
每一次迭代都相当于一个新的“进化代”，种群在新的“进化代”中重新开始寻优、筛选和交配，从而不断靠近最优解。
五、具有自适应性在遗传算法中，因为每个染色体代表了一种解决方案，因此种群中的多样性和适应度都反映了算法的性能。
遗传算法具有自适应性，能够动态地调整种群大小、变异概率、交配概率等参数，以适应问题的特征，实现更好的优化效果。
综上所述，遗传算法是一种基于群体智能的元启发式算法。
它模拟了自然进化的过程，采用自然选择、交配、变异等策略，通过迭代搜索达到优化目的。
同时具有自适应性，能够针对不同问题进行微调，保证算法具有较好的性能和可靠性。
基于种间竞争遗传算法的改进及其应用在简单遗传算法的基础上，提出了一种基于种间竞争的分类规则挖掘算法。
通过改进适应度函数、双群体结构和遗传算子等方法，将其应用于收入分类的数据挖掘研究中,能够高效地得到性能好的规则。
标签：遗传算法分类规则种间竞争一、引言遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由美国J.Holland教授于1975年在其论文“自然系统和人工系统的适配”中提出，并已得到了广泛的应用，不过它仍然存在过早收敛和局部最优等问题。
本文在引入“种间竞争”的思想的同时对其进行改进，在一定程度上解决了其“早熟”的问题。
基于种间竞争的基本遗传算法的计算步骤大部分与单种群基本遗传算法一致，不同的是在产生初始群体时，不是产生1个群体，而是2个群体。
在遗传操作后插入群体之间的信息交换，即种间竞争。
二、种间竞争算法的改进1.改进思想(1)初始种群:个体按照适应值降序排列，将前三分之一放入群体1而剩余的三分之二放入群体2。
群体1比群体2优秀，这样就能较快地在群体1中挖掘到优秀的个体。
(2)群间比较和交换方法:相隔几代相互替换个体一次，本文是用群体2中较优秀的个体去交换1中较差的个体，这样既保持了群体1的多样性又保持了其优秀性。
(3)自适应变异算子：变异概率（Pm）能够控制新基因导入群体的比例。
Srinivas等提出变异概率自适应改变的方法:当种群各个个体适应度差别小并趋于收敛时，增大Pm参数值；当种群适应度较为发散时，降低Pm参数，使个体趋于收敛。
(4)适应度函数：本文采用适应度函数F=W1*Conf+W2*Sup（0w2，且W1+W2=1），即：F= W1*Conf+ (1-W1)*Sup。
一般W1取0.7，这样得到的规则正确性高，而且也不会产生大量的细节规则。
2.改进算法描述Step1：求个体适应值并降序排列并生成两个初始群体。
Step2：两个群体独立执行遗传算子产生后代。
Step3：种间竞争：竞争频率C，群间比较个数R。
基于小种群策略的并行遗传算法作者：胡振兴李汪根来源：《软件导刊》2013年第02期摘要：遗传算法作为一种基于生物进化机制的自适应算法，适用于各类复杂系统的优化计算。
然而标准遗传算法所具有的易早熟、易陷入局部最优等问题，在一定程度上限制了遗传算法的推广和使用。
在对遗传算子做出改进的基础上，提出了一种基于小种群策略的并行遗传算法，从而有效地提高了遗传算法的执行效率和性能。
关键词：遗传算法；早熟；遗传算子；小种群并行中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：16727800（2013）0020033020 引言遗传算法最早是由Michigan大学的J·Holland教授于1975年提出的一种基于生物进化机制的自适应算法，适用于各类复杂系统的优化计算。
遗传算法本身具有很多优点，如简单易行、通用性强、鲁棒性高、全局搜索能力强等，这些优点使其可以应用于大量复杂问题求解当中。
然而遗传算法固有的一些缺陷如：过早收敛、容易陷入局部最优、算法运行后期搜索效率较低等，也不可避免地制约了遗传算法的使用与推广。
对于全局范围的搜索算法而言，早熟现象的产生是其失败的主要原因。
种群的规模在很大程度上决定遗传算法应用的成功与否。
种群数目过小会导致算法收敛速度过快，往往来不及找到全局最优解；种群数目过大会消耗过多的进化和处理时间，使得算法运行异常缓慢。
为了更好地使用遗传算法处理实际问题，长期以来人们在标准遗传算法（SGA）的基础上做了大量的研究和尝试，并且取得了巨大的成效。
其改进方法包括对遗传算子的改进、增强算法的自适应性、与其它智能算法搭配使用等，然而很多改进方法却使得算法变得较为复杂，从而失去了遗传算法简单易用的特点。
本文在此提出一种新的基于小种群并行的改进型遗传算法：一方面针对实际应用中的一些问题对标准遗传算法的遗传算子加以改进，另一方面提出在个体总量相同的条件下，采用多个小种群并行运算，并在各种群间产生交互的方法，确保在尽可能保持计算简单性的前提下，防止遗传算法中早熟现象的产生。
基于遗传算法的多目标路径优化研究在现代化社会，路径优化作为计算机科学的核心问题之一，被广泛应用于物流配送、交通规划、虚拟现实等众多领域。
随着人类社会的快速发展，传统的单目标路径优化算法已经不能很好地解决实际问题，多目标路径优化算法日益成为研究热点。
其中，基于遗传算法的多目标路径优化算法具有很高的应用性和实用性，得到了广泛关注和研究。
一、遗传算法基础遗传算法是一种基于进化论和遗传学的计算机算法，利用自然选择、交配和突变等基本原理进行优化，能够寻找问题的全局最优解。
具体流程为：首先随机生成一定数量的个体，称为“种群”，然后对每个个体进行适应度评价，即计算其对应的目标函数值，根据适应度大小选择优秀个体参与繁殖操作。
通过交叉和变异操作，产生新的个体，代替原有的一部分低适应度个体，从而逐渐筛选出更优秀的个体，最终得到最优解。
二、多目标路径优化问题多目标路径优化问题指的是，在有多个目标函数需要同时优化的情况下，如何找到一组可能的解，使得所有目标函数都最小（或最大）。
例如，在物流配送问题中，需要优化的目标函数可能包括车辆行驶距离、货物配送时间等。
在交通规划中，需要优化的目标函数可能包括旅行时间、旅行费用、道路拥堵程度等。
传统的优化方法无法直接应用于多目标优化问题，因为多个目标函数之间存在相互制约的关系，即优化一个目标函数可能会影响其他目标函数的结果。
因此，多目标路径优化问题需要先定义一个评价指标，用于衡量各个目标函数之间的权重关系，然后才能进行优化。
三、基于遗传算法的多目标路径优化基于遗传算法的多目标路径优化算法可以分为两种：NSGA-II算法和MOEA/D 算法。
NSGA-II算法是一种典型的多目标遗传算法。
其基本思路是通过选择、交叉和变异等操作，对种群进行迭代优化，同时保留一定数量的优秀个体进行下一步优化。
NSGA-II算法在处理多目标路径优化问题上，其重点是处理好各个目标函数之间的权重关系，使得每个目标函数都能达到一个较优的解。
基于遗传算法的vlsi布图规划方
法
基于遗传算法的VLSI布图规划方法是一种基于生物进化理论的有效的VLSI布图规划技术。
它采用个体多态性，适应性变异以及不断地具有竞争性的群体进化机制来解决VLSI布图规划问题。
遗传算法将VLSI布图规划问题转换成一种搜索问题，其流程类似于生物学中的繁殖，选择、交叉和变异的操作，即重复迭代这三个步骤，以达到最优解的目标。
1. 初始化：初始化生成一组满足约束条件的随机种群，使其形成一个好的初始种群；
2. 适应度评估：对每个个体进行适应度函数评估，评估结果反映了个体的质量；
3. 交叉操作：根据两个父代个体的遗传特征进行结合，得到一组子代个体；
4. 变异操作：随机变异一部分子代个体，使其能够更好地适应环境；
5. 选择操作：去除一些不适应的个体，保留一些比较适应的个体；
6. 重复上述操作：重复执行上述操作，直到收敛，或者达到最大迭代次数，得到最优解。
pygad遗传算法遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论中的自然选择和遗传机制的数学模型，被广泛应用于各种优化问题。
在Python中，pygad库提供了一个简单易用的遗传算法实现。
本文将介绍pygad遗传算法的基本原理、安装、使用方法和示例。
一、遗传算法原理遗传算法是一种基于生物进化理论的搜索和优化方法，通过模拟自然界中的选择、交叉、变异等过程来寻找问题的最优解。
遗传算法的特点是具有鲁棒性和适应性，能够在搜索过程中找到全局最优解或近似最优解。
二、pygad库安装要使用pygad库，需要先安装该库。
可以通过pip命令在终端或命令提示符下安装pygad库：```shellpip install pygad```三、pygad使用方法1. 定义适应度函数在遗传算法中，适应度函数用于衡量个体（解）的优劣。
需要根据具体问题定义适应度函数。
2. 初始化种群使用pygad库初始化种群需要指定种群大小、基因编码方式、进化代数等参数。
pygad库会随机生成一个种群，每个个体是一个解（染色体）。
3. 执行选择操作选择操作是根据适应度函数选择个体进行下一代的繁殖。
pygad 库提供了轮盘赌选择算法，根据适应度函数的值来选择个体。
4. 执行交叉操作交叉操作是将两个个体的基因进行组合生成新个体的过程。
pygad 库提供了单点交叉和多点交叉算法，可以根据需要选择使用。
5. 执行变异操作变异操作是随机改变个体的基因，以增加种群的多样性。
pygad 库提供了简单变异算法，可以根据需要调整变异概率。
6. 迭代进化重复执行上述3-5步，直到达到指定的进化代数或找到满意解为止。
在每次迭代结束后，可以选择保存部分解（如保存到文件或显示在界面上）。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用pygad库解决一个简单的优化问题：问题：在给定的10个点中找到两点之间的最短距离。
要求使用遗传算法求解。
```pythonimport pygad as pgimport numpy as npfrom sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin# 定义适应度函数：距离越短，适应度越高def fitness_func(individual):return -individual[0] # 取相反数，使距离越短适应度越高# 初始化种群pop_size = 50 # 种群大小chromosome_length = 10 # 染色体长度（点数）pop = pg.Individual(chromosome_length, pop_size) # 初始化种群对象pg.initialize_population(pop, chromosome_length,fitness_func) # 随机生成染色体并计算适应度值# 迭代进化for _ in range(100): # 进化代数# 选择操作（轮盘赌选择）selected_indices = pg.selection(pop, fitness_func) # 选择适应度较高的个体进行繁殖selected_pop = pg.subset(pop, selected_indices) # 将选中的个体组合成新种群对象parent_indices = pg.sample(selected_pop) # 从父代个体中随机选取一个父体（组合染色体）给后代染色体组合参考数据组data组男女新出现一代情侣系亲系旧俗受母同保所无胞也可这种所谓的亲亲相隐是指可恋爱看内容学习过程笔记纯虚构亲密的亲亲(～￣▽￣)～绝对不应该无关保宗保甲阶段俩人才知些原来老公除了伴侣(╯3╰)①依犯连做公密友①欲善长家庭父母了吾结④之后女儿得好一帮死党全高兴母方听会婿关系高兴家庭代写情侣秘诀感谢姐姐嫁外籍双学历高大福很了也友在长辈天分组相处爸妈永远互相的孝顺的一直合谐关很好婆婆儿子一起最棒支持儿媳妇亲爱太开心父母天经地义儿女婚姻儿媳妇给爸妈相处秘诀感恩儿子婆婆儿子婆媳关系代写相处男友一直都很照顾俺妈这还家才很和谐融洽媳妇想当外籍籍贯大学教授俺很支持很幸福很爱很爱很幸福很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱很爱媳妇和婆婆关系很好感谢老公一直支持我。
湖南工业大学毕业设计（论文）题目遗传算法研究学院湖南工业大学专业计算机应用技术学号12535901012401姓名谭玉婷指导教师二零一四年六月十日摘要遗传算法（GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法.作为一种有效的全局优化搜索算法，它具有简单、通用、鲁棒性(Robust)强和适于并行分布处理的特点.基本遗传算法提供了一种通用的算法框架，方便根据具体的问题提供改进策略或者和其它算法混合使用，因此具有广泛的应用潜力。
本文中介绍的改良遗传算法改进了基本遗传算法的选择和变异操作，选择操作使用了最优保存策略，保证了当前产生最优个体不会因为交叉、变异而丢失，目的是提高算法的收敛速度;变异操作采用交换、倒序、插入三种变异算子混合的方式，增加种群的多样性，防止算法过早的陷入局部最优解而出现“早熟”现象，目的是提高解的质量。
为了验证算法改进策略的有效性，以求解TSP为例，针对不同规模的TSP（eil51、eil76、eil101）做了大量的数据统计.通过对比交换、倒序、插入变异算子以及三种算子混合时解的质量来说明使用多种变异算子混合的优势。
同时通过求解相同的问题（att48）与其它智能优化算法（基本遗传算法、模拟退火算法、基本蚁群算法）做了对比，验证算法改进策略的有效性.关键词：改良遗传算法旅行商问题最优保存策略混合变异算子AbstractThe genetic algorithm （GA）is a random search algorithm learn from biological natural selection and natural genetic mechanisms. As a kind of effective global parallel optimization search algorithm, It has a simple，universal，robustness strong and suitable for the parallel distributed processing characteristics。
