遗传算法原理

遗传算法的基本原理

遗传算法本质上是对染色体模式所进行的一系列运算，即通过选择算子将当前种群中的优良模式遗传到下一代种群中，利用交叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模式突变。步骤基本框架1.编码由于遗传算法不能直接处理问题空间的参数,因此必须通过编码将要求解的问题表示成遗传空间的染色体或者个体。这一转换操作就叫做编码，也可以称作（问题的）表示（representation）。评估编码策略常采用以下3个规范： （a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。 （b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。 （c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。2.适应度函数进化论中的适应度，是表示某一个体对环境的适应能力，也表示该个体繁殖后代的能力。遗传算法的适应度函数也叫评价函数，是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标，它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用评估函数来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。由于遗传算法中，适应度函数要比较排序并在此基础上计算选择概率，所以适应度函数的值要取正值。由此可见，在不少场合，将目标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。适应度函数的设计主要满足以下条件：（a）单值、连续、非负、最大化（b) 合理、一致性 （c）计算量小 （d）通用性强。 在具体应用中，适应度函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。3.初始群体选取遗传算法中初始群体中的个体是随机产生的。一般来讲，初始群体的设定可采取如下的策略:（a)根据问题固有知识，设法把握最优解所占空间在整个问题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初始群体。（b)先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中个体数达到了预先确定的规模。

遗传算法的基本原理

遗传算法的基本原理是：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，问题的每一个可能解都被编码成一个"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的产生一些个体(即初始解)，根据预定的目标函数对每一个个体进行评估，给出一个适应度值，基于此适应度值,选择一些个体用来产生下一代,选择操作体现了适者生存的原理，”好“的个体被用来产生下代，“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，这一代的个体由于继承了上代的一些优良性状，因而在性能上上要优于上一代，这样逐步朝着最优解的方向进化，因此，遗传算法可以看成是一个由可行解组成的群体初步进化的过程。

遗传算法简单易懂的例子

遗传算法的例子如下：求解函数 f（x） ＝ x ＋ 10＊sin（5＊x） ＋ 7＊cos（4＊x） 在区间［0，9］的最大值。对于求解函数最大值问题，一般选择二进制编码：实数编码：直接用实数表示基因，容易理解且不需要解码过程，但容易过早收敛，从而陷入局部最优；二进制编码：稳定性高，种群多样性大，但需要的存储空间大，需要解码且难以理解。以目标函数 f（x） ＝ x ＋ 10sin（5x） ＋ 7cos（4x）， x∈［0，9］ 为例。设定求解的精度为小数点后4位，可以将x的解空间划分为 （9－0）×（1e＋4）＝90000个等分。2＾16＜90000＜2＾17，需要17位二进制数来表示这些解。换句话说，一个解的编码就是一个17位的二进制串。这些二进制串是随机生成的。一个这样的二进制串代表一条染色体串，这里染色体串的长度为17。对于任何一条这样的染色体将它复原（解码）到［0，9］这个区间中。可以采用以下公式来解码：x ＝ 0 ＋ decimal（chromosome）×（9－0）／（2＾17－1）decimal（ ）（ 将二进制数转化为十进制数。）一般化解码公式：f（x）， x∈［lower＿bound， upper＿bound］x ＝ lower＿bound ＋ decimal（chromosome）×（upper＿bound－lower＿bound）／（2＾chromosome＿size－1）f（x）， x∈［lower＿bound， upper＿bound］x ＝ lower＿bound ＋ decimal（chromosome）×（upper＿bound－lower＿bound）／（2＾chromosome＿size－1）lower＿bound：函数定义域的下限。upper＿bound：函数定义域的上限。chromosome＿size：染色体的长度。通过上述公式，我们就可以成功地将二进制染色体串解码成［0，9］区间中的十进制实数解。

遗传算法基本原理

遗传算法基本原理：遗传算法本质上是对染色体模式所进行的一系列运算，即通过选择算子将当前种群中的优良模式遗传到下一代种群中，利用交叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模式突变。遗传算法的基本步骤如下：（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。（5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。（6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。什么是遗传算法遗传算法根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

遗传算法原理简介

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种进化计算（Evolutionary Computing）算法，属于人工智能技术的一部分。遗传算法最早是由John Holland和他的学生发明并改进的，源于对达芬奇物种进化理论的模仿。在物种进化过程中，为了适应环境，好的基因得到保留，不好的基因被淘汰，这样经过很多代基因的变化，物种的基因就是当前自然环境下适应度最好的基因。该算法被广泛应用于优化和搜索中，用于寻求最优解（或最优解的近似），其最主要的步骤包括交叉（crossover）和突变（mutation）。 所有的生物体都由细胞组成，每个细胞中都包含了同样的染色体（chromosome）。染色体由一串DNA组成，我们可以简单地把一个生物个体表示为一条染色体。每条染色体上都包含着基因，而基因又是由多个DNA组成的。每个基因都控制着个体某个性状的表达，例如眼睛的颜色、眼皮的单双等。在物种繁衍的过程中，首先发生交叉，来自于父母的染色体经过分裂和重组，形成后代的染色体。之后，后代有一定概率发生基因突变，即染色体上某个位置处的基因以一定概率发生变化。之后，对每一代都重复进行交叉和突变两个步骤。对于每一个后代，我们可以通过一定的方式测量其适应度。适应度越好的个体，在下一次交叉中被选中的概率越大，它的基因越容易传给下一代。这样，后代的适应度就会越来越好，直到收敛到一个稳定值。 在优化问题中，可行解总是有很多个，我们希望寻找一个最优解，它相对于其他可行解来说具有更好的适应度（即目标函数值更大或更小）。每个可行解就是一个“生物个体”，可以表示为状态空间中的一个点和适应度。每个解都是一个经过编码的序列，已二进制编码为例，每个解都是一个二进制序列。这样每个染色体就是一个二进制序列。遗传算法从从一组可行解开始，称为population，从population中随机选择染色体进行交叉产生下一代。这一做法的基于下一代的适应度会好于上一代。遗传算法的过程如下： 终止条件可以是达到了最大迭代次数，或者是前后连续几代的最优染色体的适应度差值小于一个阈值。以上算法描述也许还不够直观，我们举例说明。假设解可以用二进制编码表示，则每个染色体都是一个二进制序列。假设序列长度为16，则每个染色体都是一个16位的二进制序列： 首先，我们随机生成一个population，假设population size为20，则有20个长度为16的二进制序列。计算每个染色体的适应度，然后选取两个染色体进行交叉，如下图所示。下图在第6为上将染色体断开再重组，断开的位置是可以随机选择的。当然，断裂位置也可以不止一个。可以根据具体问题选择具体的交叉方式来提升算法性能。 之后，随机选取后代染色体上某个基因发生基因突变，突变的位置是随机选取的。并且，基因突变并不是在每个后代上都会发生，只是有一定的概率。对于二进制编码，基因突变的方式是按位取反： 上述例子是关于二进制编码的，像求解一元函数在某个区间内的最大最小值就可以使用二进制编码。例如，求解函数f(x)=x+sin(3x)+cos(3x)在区间[0,6]内的最小值。假设我们需要最小值点x保留4位小数，那么求解区间被离散成60000个数。因为2 {15}<60000<2 {16}，所以，需要16位二进制数来表示这60000个可能的解。其中0x0000表示0，0x0001表示0.0001，以此类推。针对这个例子，文末给出了demo code． 然而，在排序问题中无法使用二进制编码，应该采用排列编码（permutation encoding）。例如有下面两个染色体： 交叉：随机选取一个交叉点，从该出将两个染色体断开。染色体A的前部分组成后代1的前部分，然后扫描染色体B，如果出现了后代1中不包含的基因，则将其顺序加入后代1中。同理，染色体B的前部分组成了后代2的前部分，扫描染色体A获得后代2的后部分。注意，交叉的方式多种多样，此处只是举出其中一种方式。 ( 1 5 3 2 6 | 4 7 9 8) + ( 8 5 6 7 2 | 3 1 4 9) => ( 1 5 3 2 6 8 7 4 9) + ( 8 5 6 7 2 1 3 4 9) 突变：对于一个染色体，随机选中两个基因互换位置。例如第3个基因和倒数第2个基因互换： (1 5 3 2 6 8 7 4 9) => (1 5 4 2 6 8 7 3 9) 此外还有值编码（value encoding）和树编码（tree encoding）等，具体例子可以参考这个链接： http://obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/encoding.php 在实际的遗传算法中，往往会保留上一代中的少数几个精英（elite），即将上一代population中适应度最好的几个染色体加入到后代的poulation中，同时去除后代population中适应度最差的几个染色体。通过这个策略，如果在某次迭代中产生了最优解，则最优解能够一直保留到迭代结束。 用GA求函数最小值的demo code： https://github.com/JiaxYau/GA_test 参考资料 ： [1] Introduction to Genetic Algorithm, http://obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/index.php [2] Holland J H. Adaption in natural and artificial systems

遗传算法路径规划中什么值影响最优解

在遗传算法路径规划中，影响最优解的值取决于具体问题的不同。一般来说，遗传算法路径规划的优化目标可以是时间、距离、成本、安全性等多个方面，因此影响最优解的值也会随着优化目标的不同而变化。举个例子，如果优化目标是时间最短，那么影响最优解的值可能是路径上每个节点之间的距离、车辆的最大速度、交通状况等因素。如果优化目标是成本最低，那么影响最优解的值可能是每个路径的经济成本、燃油消耗、人工成本等因素。总之，影响遗传算法路径规划中最优解的值取决于具体的优化目标，需要根据问题的特点来选择适当的目标函数，并结合实际情况选择影响最优解的相关因素。【摘要】
遗传算法路径规划中什么值影响最优解【提问】
遗传算法路径规划中什么值影响最优解【提问】
在遗传算法路径规划中，影响最优解的值取决于具体问题的不同。一般来说，遗传算法路径规划的优化目标可以是时间、距离、成本、安全性等多个方面，因此影响最优解的值也会随着优化目标的不同而变化。举个例子，如果优化目标是时间最短，那么影响最优解的值可能是路径上每个节点之间的距离、车辆的最大速度、交通状况等因素。如果优化目标是成本最低，那么影响最优解的值可能是每个路径的经济成本、燃油消耗、人工成本等因素。总之，影响遗传算法路径规划中最优解的值取决于具体的优化目标，需要根据问题的特点来选择适当的目标函数，并结合实际情况选择影响最优解的相关因素。【回答】
如果是路线最优呢。距离最近【提问】
如果优化目标是路线最优，那么影响遗传算法路径规划中最优解的值可能包括以下因素：距离：路径的总长度和各个节点之间的距离都是影响路线最优的重要因素。道路交通情况：路况、拥堵情况、道路限速等因素都会影响路径的行驶时间和路线规划。路线安全：考虑到道路的安全性，可能需要避开一些危险区域或路段，或是选择更安全的路径。时间窗口：在一些特定的情况下，需要考虑路径的行驶时间是否符合时间窗口的限制。费用：在一些特定的场景下，可能需要考虑路径的行驶费用是否符合预算。总之，在路线最优的情况下，距离是最重要的因素之一，同时也需要考虑其他因素，例如交通情况、安全性、时间窗口和费用等，以找到最优解。【回答】
如果是车辆路线最优呢老师【提问】
如果优化目标是车辆路线最优，那么影响遗传算法路径规划中最优解的因素可能包括以下几个：车辆载重和容积：不同的车辆载重和容积限制可能会影响到路径规划，需要根据车辆特性进行相应的调整。道路限制：一些道路可能有宽度、高度、重量等限制，需要避开或选择合适的道路，以保证车辆安全通行。路况和拥堵情况：路况和拥堵情况对于车辆行驶时间和路径规划具有很大的影响，需要考虑实时交通信息。费用和效率：在路径规划中需要考虑车辆行驶的费用和效率，避免在路径规划中出现不必要的浪费。服务质量：在一些特定的场景中，例如快递和物流领域，需要考虑到服务质量的因素，例如准确性和及时性等。综上所述，影响遗传算法路径规划中最优解的因素包括车辆载重和容积、道路限制、路况和拥堵情况、费用和效率、服务质量等。需要根据具体的应用场景来确定具体的优化目标和规划路径。【回答】