人工智能实验指导书.docx
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2021-05-25
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人工智能实验指导书
实验目的：了解进化计算的概念，熟悉遗传算法的基本步骤，掌握用 python 编写遗传算法
的编程语句
一、遗传算法介绍
遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程，来解决问题的。大自然中一个种
群经历过若干代的自然选择后，剩下的种群必定是适应环境的。把一个问题所有的解
看做一个种群，经历过若干次的自然选择以后，剩下的解中是有问题的最优解的。当
然，只能说有最优解的概率很大。这里，我们用遗传算法求一个函数的最大值。
f(x) = 10 * sin( 5x ) + 7 * cos( 4x ), 0 <= x <= 10
1、将自变量 x 进行编码
取基因片段的长度为 10, 则 10 位二进制位可以表示的范围是 0 到 1023。基因与
自变量转变的公式是 x = b2d(individual) * 10 / 1023。构造初始的种群 pop。每
个个体的基因初始值是[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
2、计算目标函数值
根据自变量与基因的转化关系式，求出每个个体的基因对应的自变量，然后将自
变量代入函数 f（x），求出每个个体的目标函数值。
3、适应度函数
适应度函数是用来评估个体适应环境的能力，是进行自然选择的依据。本题的适
应度函数直接将目标函数值中的负值变成 0. 因为我们求的是最大值，所以要使目标函
数值是负数的个体不适应环境，使其繁殖后代的能力为 0.适应度函数的作用将在自然
选择中体现。
4、自然选择
自然选择的思想不再赘述，操作使用轮盘赌算法。其具体步骤：
假设种群中共 5 个个体，适应度函数计算出来的个体适应性列表是 #tvalue = [1 ,3,
0, 2, 4] ，totalvalue = 10 ， 如果将 #tvalue 画到圆盘上，值的大小表示在圆盘上
的面积。在转动轮盘的过程中，单个模块的面积越大则被选中的概率越大。选择的方
法是将 #tvalue 转化为[1 ， 4 ，4 , 6 ，10], #tvalue / totalvalue = [0.1 , 0.4 ,
0.4 , 0.6 , 1.0] . 然后产生 5 个 0-1 之间的随机数，将随机数从小到大排序，假如是
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