智能控制第8章 进化算法-遗传算法.ppt

智能控制第8章 进化算法-遗传算法 本章主要介绍了遗传算法的基本思想、理论基础、改良和应用。遗传算法是一种随机化搜索算法，模拟生物的进化过程来解决复杂问题的优化求解。 1. 遗传学习的基本思想 遗传算法的基本思想来自于美国的 J. Holland 教授于 1975 年提出的遗传学习算法。该算法模拟生物染色体的运作，包括复制、交叉和变异等过程，来实现复杂问题的优化求解。 2. 遗传学习算法的理论基础 遗传学习算法的理论基础来自于自然界的进化论。该算法模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。 3. 遗传学习算法的改良 遗传学习算法可以通过改良来提高搜索效率和优化结果。常见的改良方法包括选择机制、交叉算子和变异算子的改良等。 4. 遗传学习算法的应用 遗传学习算法广泛应用于多个领域，如函数优化、组合优化、机器学习等。该算法可以解决复杂问题的优化求解，并且具有良好的搜索能力和收敛速度。 5. 遗传学习原理与算法 遗传学习算法的原理来自于自然界的进化论。该算法模拟生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。该算法的关键步骤包括编码机制、适应度函数、选择机制、交叉算子和变异算子等。 5.1 编码机制 编码机制是遗传算法的关键步骤之一。常见的编码方法包括二进制编码、多值编码和实数编码等。 5.2 适应度函数 适应度函数是衡量个体适应度的函数。该函数的计算方法包括直接通过将目标函数经一定的线性变换映射到的［0，1］区间内的一个值。 5.3 选择机制 选择机制是遗传算法的关键步骤之一。常见的选择机制包括比例选择法和转轮选择法等。 5.4 交叉算子 交叉算子是遗传算法的关键步骤之一。该算子模拟有性繁殖现象，通过随机地从父辈集合中选取两个个体作为双亲，进行交叉运算。 5.5 变异算子 变异算子是遗传算法的关键步骤之一。该算子模拟基因突变现象，通过随机地选取染色体中的某个基因进行取反运算。 6. 遗传学习算法的设计举例 本章还提供了一个遗传学习算法的设计举例，包括群体初始化、选择、交叉和变异等操作。该例子展示了遗传算法的搜索过程和优化结果。 本章系统地介绍了遗传算法的基本思想、理论基础、改良和应用。该算法广泛应用于多个领域，并具有良好的搜索能力和收敛速度。