《遗传算法简介》课件

,汇报人C ON TE NT SPARTONEPART TWO遗传算法是一遗传算法包括选择操作根交叉操作将变异操作对种优化算法，选择、交叉和据适应度函数两个父代个体个体的某些基通过模拟生物变异三个基本选择优秀的个的部分基因进因进行随机改进化过程来寻操作体进行繁殖行交换，产生变，以增加种找最优解新的子代个体群的多样性起源1960年代，由美国学者霍兰应用广泛应用于优化问题、机器德提出学习等领域添加标题添加标题添加标题添加标题发展1970年代，由美国学者戈德现状已成为人工智能领域的重要堡等人进一步发展算法之一l优化问题如旅行商问题、背包问题等l机器学习如分类、回归、聚类等l生物信息学如基因序列分析、蛋白质结构预测等l工程设计如天线设计、电路设计等l机器人控制如路径规划、运动控制等l经济金融如投资组合优化、风险评估等PART THREE基因编码将染色体编码交叉操作在变异操作在问题解空间映将问题解空间染色体空间中染色体空间中射到基因空间映射到染色体进行交叉操作进行变异操作空间l定义衡量个体适应度的函数，用于评价个体的优劣l作用指导遗传算法的搜索方向，选择优秀的个体进行繁殖l设计原则应能反映问题的实际需求，具有可计算性l应用广泛应用于优化问题、人工智能等领域目的从当前种方法根据个体的策略可以采用影响选择操作适应度进行排序，群中选择出适应轮盘赌、锦标赛会影响种群的进选择适应度较高的度较高的个体等方法进行选择化方向和速度个体l交叉操作是遗传算法中非常重要的一个步骤l交叉操作是指将两个父代个体的部分基因进行交换，形成新的子代个体l交叉操作的目的是为了增加种群的多样性，提高搜索效率l交叉操作的方式有很多种，如单点交叉、多点交叉、均匀交叉等目的增加种群的多样性，防止过影响可能导致个体适应度下降，早收敛也可能产生更好的解添加标题添加标题添加标题添加标题方法随机改变个体的某些基因位频率变异操作的频率通常较低，以保持种群的稳定性PART FOUR随机生成初始种群设定种群规模和个体长度确定种群中个体的基因型和表现型计算种群中个体的适应度值适应度函数用于适应度值个体适计算方法根据适适应度值的作用用于选择、交叉和评估个体的适应度应度的量化表示应度函数计算个体变异操作，以优化的适应度值遗传算法结果目的选择方法使用轮盘赌算法锦标赛算法结果选择出适应度较轮盘赌算法根据个体的将个体分为出适应度较高的个体或锦标赛算适应度比例若干组，每高的个体进法分配轮盘上组进行比赛，行交叉操作的区域胜者进入下一轮目的产生新的个体方法选择两个父代个体，交换部分基因特点保持父代个体的优点，避免缺点应用广泛应用于优化问题、人工智能等领域随机选择改变个体产生新的评估新个保留适应重复以上个体进行的基因值个体体的适应度较高的步骤，直变异度新个体到达到预定的迭代次数或满足停止条件达到预设的迭代找到最优解达到预设的运行满足预设的误差次数时间范围PART FIVE搜索效率高适应性强能鲁棒性强能易于实现算能够快速找到够适应复杂的够处理噪声和法实现简单，最优解搜索空间不确定性易于理解和应用计算复杂度高需要大量的计算资源和时间容易陷入局部最优解在搜索过程中容易陷入局部最优解，导致无法找到全局最优解初始种群选择困难初始种群的选择对遗传算法的效果有很大影响，选择不当可能导致搜索效率低下适应度函数设计困难适应度函数的设计直接影响遗传算法的搜索效果，设计不当可能导致搜索效率低下PART SIX遗传算法在函数优化问题中的应用遗传算法在函数优化问题中的具体应用案例添加标题添加标题添加标题添加标题遗传算法在函数优化问题中的优势遗传算法在函数优化问题中的效果分析旅行商问题寻找最短路径，遍历所有城市背包问题在给定重量限制下，选择价值最大的物品车辆路径问题确定最佳送货路线，最小化总成本工厂布局问题优化工厂布局，提高生产效率遗传算法在机器学习中的应用遗传算法在聚类问题中的应用遗传算法在分类问题中的应用遗传算法在强化学习中的应用遗传算法在回归问题中的应用遗传算法在深度学习中的应用遗传算法在金融投资中的应遗传算法在医疗诊断中的应用用遗传算法在交通规划中的应遗传算法在教育领域的应用用汇报人。