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遗传算法原理及其应用.ppt.ppt
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智能优化算法课程 -2009 级硕士
中山大学智能交通研究中心
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2010
2010
年
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月
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遗传算法原理及其应用
2
1. 遗传算法概述
2. 基本遗传算法 (SGA)
目 录
1.1 遗传算法的产生与发展
1.2 遗传算法的生理学基础
1.3 遗传算法的原理与特点
1.4 遗传算法的基本操作
1.5 遗传算法的应用
2.1 基本遗传算法描述
2.2 基本遗传算法实现
2.3 基本遗传算法流程
2.4 简单函数优化的实例
3
3. 遗传算法的改进
4. 遗传算法的应用
目 录
3.1 自适应遗传算法
3.2 CHC 算法
3.3 基于小生境技术的遗传算法
3.4 退火进化算法
4.1 解决带约束的函数优化问题
4.2 解决多目标优化问题
4.3 解决组合优化问题
4.4 遗传算法在过程建模中的应用
4.5 遗传算法在模式识别中的应用
4
1.1 遗传算法的产生与发展
产生
早在 50 年代,一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗
传与自然进化过程;
1963 年,德国柏林技术大学的 I. Rechenberg 和 H. P. Schwefel ,做风洞实
验时,产生了进化策略的初步思想;
60 年代, L. J. Fogel 在设计有限态自动机时提出进化规划的思想。 1966
年 Fogel 等出版了《基于模拟进化的人工智能》,系统阐述了进化规划的
思想。
60 年代中期,美国 Michigan 大学的 J. H. Holland 教授提出借鉴生物自然
遗传的基本原理用于自然 和人工系统的自适应行为研究和串编码技术;
1967 年,他的学生 J. D. Bagley 在博士论文中首次提出“遗传算法 (Genetic
Algorithms)” 一词;
1975 年, Holland 出版了著名的“ Adaptation in Natural and Artificial Syste
ms” ,标志遗传算法的诞生。
5
1.1 遗传算法的产生与发展
发展
70 年代初, Holland 提出了“模式
定理”( Schema Theorem ),一
般认为是“遗传算法的基本定理”,
从而奠定了遗传算法研究的理论
基础;
1985 年,在美国召开了第一届遗
传算法国际会议,并且成立了国
际遗传算法学会 (ISGA , Internat
ional Society of Genetic Algorithm
s) ;
1989 年, Holland 的学生 D. J. Go
ldherg 出版了“ Genetic Algorithms
in Search, Optimization, and Machi
ne Learning” ,对遗传算法及其应
用作了全面而系统的论述;
1991 年, L. Davis 编辑出版了
《遗传算法手册》,其中包括了
遗传算法在工程技术和社会生活
中大量的应用实例。
所有智能系统
专家系统
贝叶斯网络
不确定理论
模糊逻辑
基于规则的系统
目标、框架
和智能体
基于知识的系统
计算智能
神经网络
进化算法
模拟退火
遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能
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