【人工智能】人工智能二——遗传算法的基本概念遗传算法的基本算法（编码群体设定适应度函数选择交叉变异遗传算法步骤）解决带约束的函数优化问题多目标的遗传算法遗传算法的改进算法

article/2025/10/17 3:42:21

人工智能二——遗传算法的基本概念&遗传算法的基本算法（编码&群体设定&适应度函数&选择&交叉&变异&遗传算法步骤）&解决带约束的函数优化问题&多目标的遗传算法&遗传算法的改进算法

  • 遗传算法的基本概念
    • 遗传算法的产生与发展
    • 遗传问题求解过程
      • 编码
      • 形成初始群体(随机生成)
      • 计算适应度
      • 复制（将表中适应度小的完全替换为适应度大的）
      • 交叉（让适应度高的个体进行杂交，替换掉染色体中的某些部位）
      • 变异（会有事先给定的变异概率，随机改变字符串个体字符的某些部位）
      • 终止
  • 遗传算法的基本算法
    • 编码
    • 群体设定
      • 初始种群产生
        • 确定最优解范围
        • 使初始群体个数达一定规模
      • 种群规模的确定（过大过小都不好）
    • 适应度函数
      • 适应度函数的尺度变换
    • 选择（复制）
      • 个体选择概率分配方法
        • 适应度比例法（蒙特卡罗法）
        • 排序方法
          • 线性排序
          • 非线性排序
      • 选择个体方法
        • 轮盘赌选择（与适应度比例和随机数相结合）
        • 锦标赛选择方法
        • 最佳个体保存方法
    • 交叉
      • 一点交叉
      • 两点交叉
    • 变异
    • 遗传算法步骤
  • 解决带约束的函数优化问题
    • 协同进化
      • 评价函数的构建——罚函数法
  • 多目标的遗传算法
    • 聚合函数法
    • 向量评价遗传算法
  • 遗传算法的改进算法
    • 双倍体遗传算法
    • 双种群遗传算法
    • 自适应遗传算法

遗传算法的基本概念

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遗传算法的产生与发展

通过选择、交叉、变异等操作机制使种群个体的适应性不断提高。

遗传问题求解过程

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编码

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形成初始群体(随机生成)

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计算适应度

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复制（将表中适应度小的完全替换为适应度大的）

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交叉（让适应度高的个体进行杂交，替换掉染色体中的某些部位）

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变异（会有事先给定的变异概率，随机改变字符串个体字符的某些部位）

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终止

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遗传算法的基本算法

编码

1、位串编码

(1)二进制编码

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(2) G r a y Gray Gray编码（ i n t e r e s t i n g interesting interesting）

G r a y Gray Gray编码：将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码

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G r a y Gray Gray编码的特点：任意两个连续的两个整数的编码值之间只有一个位是不同的，其他位都完全相同。克服了二进制编码的 H a m m i n g Hamming Hamming悬崖问题

2、实数编码

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3、多参数级联编码

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群体设定

初始种群产生

确定最优解范围

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使初始群体个数达一定规模

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种群规模的确定（过大过小都不好）

群体规模太小，遗传算法的优化性能不太好，易陷入局部最优解
群体规模太大，计算复杂
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适应度函数

适应度函数的尺度变换

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选择（复制）

个体选择概率分配方法

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适应度比例法（蒙特卡罗法）

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排序方法

线性排序

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非线性排序

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选择个体方法

轮盘赌选择（与适应度比例和随机数相结合）

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锦标赛选择方法

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最佳个体保存方法

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交叉

一点交叉

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两点交叉

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变异

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遗传算法步骤

  • 生成初始种群
  • 计算每个染色体适应值
  • 满足条件停止，否则构建新的种群
  • 以一定概率交叉产生新的染色体，得到一个新的种群
  • 以较小的概率使染色体发生变异，形成新的种群，重新计算适应度
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解决带约束的函数优化问题

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协同进化

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评价函数的构建——罚函数法

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多目标的遗传算法

聚合函数法

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向量评价遗传算法

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遗传算法的改进算法

双倍体遗传算法

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双种群遗传算法

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自适应遗传算法

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