遗传算法 GA 概述.doc
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"遗传算法 GA 概述" 遗传算法(GA)是一种基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法,它从一个种群开始,利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化,最后得到全局最优解。 GA 的基本要素包括参数编码、初始种群设定、适值度函数设定、遗传操作设计和控制参数设定。其中,参数编码是将问题参数编码成二进制字符串,初始种群设定是随机产生一定数据的初始染色体,适值度函数设定是评价每一个染色体的优劣,遗传操作设计是对种群进行选择、交叉和变异操作,控制参数设定是设置种群规模、杂交率、变异率和进化代数等参数。 GA 的优点是擅长全局搜索,对于中小规模的应用问题,能够在许可的范围内获得满意解。另外,GA 本身不要求对优化问题的性质做一些深入的数学分析,从而对那些不太熟悉数学理论和算法的使用者来说,无疑是方便的。 遗传算法的运行机理可以通过两种方式解释:一是传统的模式理论,二是有限状态马尔可夫链模型。模式理论认为遗传算法实质上是模式的运算,编码的字母表越短,算法处理一代种群时隐含处理的模式就越多。当算法采用二进制编码时,效率最高,处理规模为 N 的一代种群时,可同时处理 O(N3) 个模式。模式理论还指出,目标函数通常满足积木块假说,即阶数高,长度长,平均适应度高的模式可以由阶数低,长度短,平均适应度高的模式(积木块)在遗传算子的作用下,接合而生成。 有限状态马尔可夫链模型则认为遗传算法是通过对搜索空间不同区域的抽样,来估计不同区域的适应度,进而估计最优解存在于不同区域的概率,以调整算法对不同区域的抽样密度和搜索力度,进而不断提高对最优解的搜索能力。 遗传算法是一种有效的搜索方法,广泛应用于各种优化问题的解决。通过对 GA 的基本要素、优点和运行机理的理解,我们可以更好地应用 GA 来解决实际问题。
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