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智能优化箕法
智能优化算法又称为现代启发式算 法,
。这种算
常用的 智竟皂优化箕法
(1)遗传算法
(Genetic Algorithm,简称GA )
(2 )模拟退火算法
智竟皂优化养法的特点
它们的共同特点:都是从任一解出发,
按照某种机制,以一定的概率在整个求解
空间中探索最优解。由于它们可以把搜索
空间扩展到整个问题空间,
遗传算法原理与应用
遗传算法概述
遗传算法原理
遗传算法的应用

1、 智能优化算法
2、 基本遗传算法
3、 遗传算法的特点
遗传算法是由美国的J・Holbnd教授于
1975年在他的专著《自然界和人工系统的 适应性》中首先提出的,它是一类借鉴生
算法
遗传算法模拟自然选择和自然遗传过
,在 每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指
标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子

基本遗传算法(Simple Genetic
Algorithms,简称SGA,又称简单遗传算法
或标准遗传算法),是由Goldberg; 的一种最基本的遗传算法,其遗传夕
基本遗传算法的 组成
(1)编码(产生初始种群)
(2 )适应度函数
GA是通过某种编码机制把对象
抽象为由特定符号按一定顺序排成的
串。正如研究生物遗传是从染色体着
手,而染色体则是由基因排成的串。 SGA使用二进制串进行编码。
函数优化示例
求下列一元函数的最大值:
f(x) = x - sin(l O^r • x) +
x € [-1
SGA对于本例的编码
由于区间长度为3,求解结果精确到6位小 数,因此可将自变量定义区间划分为3x106等
份。又因为221 < 3 x 106 < 222 ,所以本例的二 进制编码长度至少需要22位,本例的编码过程 实质上是将区间卜1, 2]内对应的实数值转化为
初始种群
SGA釆用随机方法生成若干个 个体的集合,该集合称为初始种群。 初始种群中个体的数量称为种群规

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