数据挖掘与技术 ch 遗传算法PPT学习教案.pptx

数据挖掘与技术中，遗传算法是一种受到生物进化理论启发的搜索和优化技术，它通过模拟生物进化过程来解决复杂问题。遗传算法的核心概念源于达尔文的自然选择理论，包括遗传、变异和适者生存这三个基本要素。 遗传算法的运行机制如下： 1. **遗传**：在遗传算法中，一组解决方案的集合被称为“种群”。每个解决方案，或“个体”，由一组编码的基因组成，这些基因代表了问题的潜在解。就像生物遗传信息一样，这些基因在下一代中得以传递。 2. **变异**：如同生物界的变异，算法中的个体在生成下一代时可能发生随机变化，这增加了解空间的多样性，有助于跳出局部最优，寻找全局最优。 3. **适者生存**：遗传算法根据个体的适应度（fitness）进行选择，适应度高的个体更有可能被选中参与繁殖，形成新的种群。不适应的个体则可能被淘汰，这是算法优化过程中的核心驱动力。 算法的运行流程通常包括以下几个步骤： 1. **初始化**：随机生成初始种群，每个个体都有一个计算得出的适应度值。 2. **选择**：根据适应度选择个体进行繁殖，常用的选择算子有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 3. **交叉**：选择的个体进行基因重组，生成新的个体，即子代，这一过程模拟生物的杂交。 4. **变异**：子代有一定的概率发生变异，以保持种群的多样性。 5. **评估**：计算新种群中每个个体的适应度，然后替换旧种群。 6. **迭代**：重复以上步骤，直到满足预设的终止条件（如达到最大迭代次数、适应度阈值等）。 遗传算法的关键技术包括： 1. **编码问题**：确定如何将问题的解转化为可遗传的编码，如二进制编码、浮点数编码等。 2. **初始种群的产生**：随机生成初始种群，初始种群的质量直接影响算法性能。 3. **适应值函数**：用于评估个体的适应度，决定了优化的方向。 4. **遗传操作算子**：选择、交叉和变异算子的设计与选择。 5. **停机条件**：何时结束算法，如达到预设的最优解精度、迭代次数等。 在实际应用中，遗传算法常用于解决如函数优化、机器学习中的模型选择、数据挖掘中的特征选择等问题。通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够处理复杂的非线性问题，并且能够发现全局最优解，而不是仅局限于局部最优。