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遗传算法学习心得

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基本概念

遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。

它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。

GA的组成:

(1)编码(产生初始种群)

(2)适应度函数

(3)遗传算子(选择、交叉、变异)

(4)运行参数

编码

基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多,这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有:

(1)二进制编码,基因用0或1表示(常用于解决01背包问题)

如:基因A:00100011010 (代表一个个体的染色体)

(2)互换编码(用于解决排序问题,如旅行商问题和调度问题)

如旅行商问题中,一串基因编码用来表示遍历的城市顺序,如:234517986,表示九个城市中,先经过城市2,再经过城市3,依此类推。

(3)树形编码(用于遗传规划中的演化编程或者表示)

如,问题:给定了很多组输入和输出。请你为这些输入输出选择一个函数,使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。

编码方法:基因就是树形结构中的一些函数。

(4)值编码(二进制编码不好用时,解决复杂的数值问题)

在值编码中,每个基因就是一串取值。这些取值可以是与问题有关任何值:整数,实数,字符或者其他一些更复杂的东西。

适应度函数

遗传算法对一个个体(解)的好坏用适应度函数值来评价,适应度函数值越大,解的质量越好。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力,也是进行自然选择的唯一标准,它的设计应结合求解问题本身的要求而定。

如TSP问题,遍历各城市路径之和越小越好,这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度,作为该问题的适应度函数。

遗传算子——选择

遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作:适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大;适应度低的个体,被遗传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体,遗传到下一代群体。

SGA(基本遗传算法)中采用轮盘赌选择方法。

轮盘赌选择又称比例选择算子,基本思想:各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。设群体大小为n ,个体i 的适应度为Fi,则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为:

遗传算子——交叉

所谓交叉运算,是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因,从而形成两个新的个体。交叉运算在GA中起关键作用,是产生新个体的主要方法。

1. 单交叉点法(用于二进制编码)

选择一个交叉点,子代在交叉点前面的基因从一个父代基因那里得到,后面的部分从另外一个父代基因那里得到。

如:交叉前:

00000|01110000000010000

11100|00000111111000101

交叉后:

00000|00000111111000101

11100|01110000000010000

2. 双交叉点法(用于二进制编码)

选择两个交叉点,子代基因在两个交叉点间部分来自一个父代基因,其余部分来自于另外一个父代基因.

如:交叉前:

01 |0010| 11

11 |0111| 01

交叉后:

11 |0010| 01

01 |0111| 11

3. 基于“ 与/或”交叉法(用于二进制编码)

对父代按位"与”逻辑运算产生一子代A;按位”或”逻辑运算产生另一子代B。该交叉策略在解背包问题中效果较好 .

如:交叉前:

01001011

11011101

交叉后:

01001001

11011111

4. 单交叉点法(用于互换编码)

选择一个交叉点,子代的从初始位置出发的部分从一个基因复制,然后在另一个基因中扫描,如果某个位点在子代中没有,就把它添加进去。

如:交叉前:

87213 | 09546

98356 | 71420

交叉后:

87213 | 95640

98356 | 72104

5.部分匹配交叉(PMX)法(用于互换编码)

先随机产生两个交叉点,定义这两点间的区域为匹配区域,并用交换两个父代的匹配区域。

父代A:872 | 130 | 9546

父代B:983 | 567 | 1420 变为:

TEMP A: 872 | 567 | 9546

TEMP B: 983 | 130 | 1420

对于TEMP A、TEMP B中匹配区域以外出现的数码重复,要依据匹配区域内的位置逐一进行替换。匹配关系:1<——>53<——>67<——>0

子代A:802 | 567 | 9143

子代B:986 | 130 | 5427

6. 顺序交叉法(OX) (用于互换编码)

从父代A随机选一个编码子串,放到子代A的对应位置;子代A空余的位置从父代B中按B的顺序选取(与己有编码不重复)。同理可得子代B。

父代A: 872 | 139 | 0546

遗传算法——耐心看完-你就掌握了遗传算法【精品毕业设计】(完整版)

遗传算法入门到掌握 读完这个讲义,你将基本掌握遗传算法,要有耐心看完。 想了很久,应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢?遗传算法的有趣应用很多,诸如寻路问题,8数码问题,囚犯困境,动作控制,找圆心问题(这是一个国外网友的建议:在一个不规则的多边形中,寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。),TSP问题(在以后的章节里面将做详细介绍。),生产调度问题,人工生命模拟等。直到最后看到一个非常有趣的比喻,觉得由此引出的袋鼠跳问题(暂且这么叫它吧),既有趣直观又直达遗传算法的本质,确实非常适合作为初学者入门的例子。这一章将告诉读者,我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去(如果它没有过早被冻坏的话)。 问题的提出与解决方案 让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。 已知一元函数: 图2-1 现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。函数图像如图2-1所示。 极大值、最大值、局部最优解、全局最优解

在解决上面提出的问题之前我们有必要先澄清几个以后将常常会碰到的概念:极大值、最大值、局部最优解、全局最优解。学过高中数学的人都知道极大值在一个小邻域里面左边的函数值递增,右边的函数值递减,在图2.1里面的表现就是一个“山峰”。当然,在图上有很多个“山峰”,所以这个函数有很多个极大值。而对于一个函数来说,最大值就是在所有极大值当中,最大的那个。所以极大值具有局部性,而最大值则具有全局性。 因为遗传算法中每一条染色体,对应着遗传算法的一个解决方案,一般我们用适应性函数(fitness function)来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。所以也可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。在这个多维曲面里面也有数不清的“山峰”,而这些最优解所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的,那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰,而不是陷落在一些小山峰。(另外,值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”,如果问题的适应度评价越小越好的话,那么全局最优解就是函数的最小值,对应的,遗传算法所要找的就是“最深的谷底”)如果至今你还不太理解的话,那么你先往下看。本章的示例程序将会非常形象的表现出这个情景。 “袋鼠跳”问题 既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠,我们希望它们不断的向着更高处跳去,直到跳到最高的山峰(尽管袋鼠本身不见得愿意那么做)。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。下面介绍介绍“袋鼠跳”的几种方式。 爬山法、模拟退火和遗传算法 解决寻找最大值问题的几种常见的算法: 1. 爬山法(最速上升爬山法): 从搜索空间中随机产生邻近的点,从中选择对应解最优的个体,替换原来的个体,不断重复上述过程。因为只对“邻近”的点作比较,所以目光比较“短浅”,常常只能收敛到离开初始位置比较近的局部最优解上面。对于存在很多局部最优点的问题,通过一个简单的迭代找出全局最优解的机会非常渺茫。(在爬山法中,袋鼠最有希望到达最靠近它出发点的山顶,但不能保证该山顶是珠穆朗玛峰,或者是一个非常高的山峰。因为一路上它只顾上坡,没有下坡。) 2. 模拟退火: 这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中,当金属的温度超过它的熔点(Melting Point)时,原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似,原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变

基于遗传算法的自动排课系统毕业设计

摘要 随着科学技术和社会信息技术的不断提高,计算机科学的日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它在人类社会的各个领域发挥着越来越重要的作用,给人们的生活带来了极大的便利,成为推动社会发展的首要技术动力。排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一。解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行,有着十分重要的意义。首先对排课的已有算法作了相关的调查研究,决定采用遗传算法。通过设计实现基于遗传算法的自动排课系统,研究了遗传算法在排课系统中的应用。 关键词:遗传算法、自动排课、Java。

Abstract Along with science technical and community information technical increases continuously, calculator science is gradually mature, its mighty function has behaved deep cognition, and it has entered the human social each realm erupts to flick the more and more important function, bringing our life biggest of convenience. Curriculum arrangement is an important and complicated working in school,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigated and studied the algorithm existed, determine that adoptgenetic algorithm. ThroughDesign Implementation theAuto CourseArrangementManagement System Base onGenetic Algorithm, researched the application of genetic algorithmin theCourseArrangementManagement System. Keywords: Genetic Algorithm Auto Course Arrangement ManagementJava.

数学建模遗传算法与优化问题【精品毕业设计】(完整版)

实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算.1.遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体,即得到问题最优的解.值得注意的一点是,现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的,这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用,而它本身是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法;故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念. 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系.这些概念如下: 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度, 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体, 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解,去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率(可能性大小)闭区间[0,1]上的一个值,一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变

基于遗传算法的配送路径优化研究开题报告

北京师范大学珠海分校 本科生毕业论文(设计)开题报告

理论和实践的意义及可行性论述 (包括文献综述) 理论和实践的意义:当前,现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产 率后的第三利润源泉。但我国物流企业的运输成本普遍偏高。其中很重要一个 原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。要想降低运输成本,离不开对配送 路线的优化和配送车辆的合理安排。对物流配送车辆行驶路径进行优化,可以降低物流成本,节约运输时间,是提高物流经济效益的有效手段。 可行性论述:配送路径优化问题是典型的优化组合问题,具有很高的计算复杂 性。但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性,在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性,适合于对VPR问 题进行优化求解。标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解,但通过对标准 遗传算法进行改进,完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优 解或可行解。因此,用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。 文献综述: [1]朱剑英?非经典数学方法[M].武昌:华中科技大学出版社,2001 [2]李敏强,寇纪淞,林丹,李书全?遗传算法的基本理论与应用[M].北京:科 学技术出版社,2002 [3]孙丽丽?物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海:上海海事大学,2007 [4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统 [D].长春:长春理工大学,2007 [5]高运良,基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉:武汉科技大学, 2007 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷,有可能使算法陷入局部最优解。论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合,来有效控制早熟现象的发生。为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。本论文还拟采用佛洛依德 算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。从而减少整 个算法的时间复杂度和空间复杂度。

遗传算法经典MATLAB代码【精品毕业设计】(完整版)

遗传算法经典学习Matlab代码 遗传算法实例: 也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。 对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法 % % 求下列函数的最大值 % % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] % % 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01。 % % 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 % % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------------------------- % 2.1初始化(编码) % initpop.m函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength表示染色体的长度(二值数的长度),

% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为 {0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵, % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 2.2 计算目标函数值 % 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: decodebinary.m %产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 % 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2) % decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制,参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置

基于遗传算法的PID参数优化毕业设计(论文)

本科生毕业设计(论文) 论文题目:基于遗传算法的PID参数优化

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

遗传算法总结【精品毕业设计】(完整版)

遗传算法总结 遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局自适应概率搜索算法。 一、遗传算法流程图 算法开始 原问题参数集 染色体编码,产生初始种群 计算种群中个体的适应值 终止条件判断 N 选择 交叉 Y 变异 新种群 输出结果 算法结束 图1 遗传算法流程图 二、遗传算法的原理和方法 1)染色体编码 把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法就称为编码。

De Jong 曾提出了两条操作性较强的实用编码原则:编码原则一:应使用能易于产生与所求问题相关的且具有低阶、短定义长度模式的编码方案;编码原则二:应使用能使问题得到自然表示或描述的具有最小编码字符集的编码方案。 编码方法主要有以下几种:二进制编码方法、格雷码编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法、参数级联编码方法、多参数交叉编码方法。 2) 适应值计算 由解空间中某一点的目标函数值()f x 到搜索空间中对应个体的适应度函数值 (())Fit f x 的转换方法基本上有一下三种: a . 直接以待解的目标函数值()f x 转化为适应度函数值(())Fit f x ,令 () (())=() f x Fit f x f x ?? -?目标函数为最大化函数 目标函数为最小化函数 b . 对于最小值的问题,做下列转化max max () () (())0 C f x f x C Fit f x -

使用MATLAB遗传算法工具实例(详细) (1)【精品毕业设计】(完整版)

最新发布的MA TLAB 7.0 Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox,GADS)。使用遗传算法与直接搜索工具箱,可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力,可以处理传统的优化技术难以解决的问题,包括那些难以定义或不便于数学建模的问题,可以解决目标函数较复杂的问题,比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。 本章8.1节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱,其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 本节介绍MATLAB的GADS(遗传算法与直接搜索)工具箱的特点、图形用户界面及运行要求,解释如何编写待优化函数的M文件,且通过举例加以阐明。 8.1.1 工具箱的特点 GADS工具箱是一系列函数的集合,它们扩展了优化工具箱和MA TLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化问题。所有工具箱函数都是MATLAB的M文件,这些文件由实现特定优化算法的MATLAB语句所写成。 使用语句 type function_name 就可以看到这些函数的MATLAB代码。我们也可以通过编写自己的M文件来实现来扩展遗传算法和直接搜索工具箱的性能,也可以将该工具箱与MATLAB的其他工具箱或Simulink结合使用,来求解优化问题。 工具箱函数可以通过图形界面或MA TLAB命令行来访问,它们是用MATLAB语言编写的,对用户开放,因此可以查看算法、修改源代码或生成用户函数。 遗传算法与直接搜索工具箱可以帮助我们求解那些不易用传统方法解决的问题,譬如表查找问题等。 遗传算法与直接搜索工具箱有一个精心设计的图形用户界面,可以帮助我们直观、方便、快速地求解最优化问题。 8.1.1.1 功能特点 遗传算法与直接搜索工具箱的功能特点如下: 图形用户界面和命令行函数可用来快速地描述问题、设置算法选项以及监控进程。 具有多个选项的遗传算法工具可用于问题创建、适应度计算、选择、交叉和变异。 直接搜索工具实现了一种模式搜索方法,其选项可用于定义网格尺寸、表决方法和搜索方法。 遗传算法与直接搜索工具箱函数可与MATLAB的优化工具箱或其他的MATLAB程序结合使用。 支持自动的M代码生成。 8.1.1.2 图形用户界面和命令行函数 遗传算法工具函数可以通过命令行和图形用户界面来使用遗传算法。直接搜索工具函数也可以通过命令行和图形用户界面来进行访问。图形用户界面可用来快速地定义问题、设置算法选项、对优化问题进行详细定义。 133

遗传算法新论文【精品毕业设计】(完整版)

学校代码 10126 学号 00708037 分类号密级 本科毕业论文 基于遗传算法的图像阈值分割 学院、系数学科学学院计算数学系 专业名称信息与计算科学 年级 2007级 学生姓名刘家祥 指导教师曹军 2011年 5月 20 日

内容摘要 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。 遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。 本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法(Otsu法)以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。 关键词:图像分割,遗传算法,阈值分割

Abstract Image segmentation refers to the image into regions each with characteristics and goals of the technology to extract and process of interest. Segmentation is a segmentation based on gray value, gray value of each pixel through the predetermined threshold value and comparing the image segmentation. How to determine the most appropriate threshold is the key to handling image segmentation, which has naturally become the focus of segmentation algorithms. Genetic algorithm is a biological theory of evolution and genetic mechanism of natural selection in biological evolution simulation method to calculate the optimal solution. Genetic algorithm has many advantages, such as robustness, parallel, adaptive, and fast convergence, can be used in the field of image processing image segmentation technique to determine the split threshold. In this paper, genetic algorithm based on minimum error threshold, the largest class variance (Otsu method) and the best histogram entropy (KSW entropy method) are three ways to split the image. Keywords : Image segmentation, genetic algorithms, threshold

基于Matlab的遗传算法研究及仿真【精品毕业设计】(完整版)

基于Matlab的遗传算法研究 及仿真 姓名: 学号: 学院:机电学院 指导教师: 日期:2016-7-20

摘要 本文首先介绍了遗传算法的基本思想、遗传算法的构成要素、遗传算法的特点、遗传算法的基本模型、遗传算法的应用情况及今后的研究方向等等的内容。之后是基于Matlab 7.0下的遗传算法求解函数最值问题。本人选择了函数优化这个应用领域,按照遗传算法的步骤,即编码、解码、计算适应度(函数值)、选择复制运算、交叉运算和变异运算,对函数进行求解最值。第三部分:对遗传算法求函数最值问题的改进。这部分主要针对本文第二部分进行改进,通过改变基本遗传算法运行参数值,如改变交叉概率Pc值和变异概率Pm值,从而使最优值更加接近相对标准下函数的最值。 关键词:遗传算法适应度交叉概率变异概率 Study and Application of Genetic Algorithm Abstract:Firstly,the outline of the Genetic Arithmetic,mainly introduced the Genetic Arithmetic’s mentality、elements、specialty、fundamental model、applied situation and direction of the following research and so on. Secondly,the problem of solving functions’ maximal and minimum value of the Genetic Arithmetic on the basic of Matlab 7.0. As a new optimized method,used widely in some aspects,such as computing and science、model identity、intelligence obstacles diagnoses,it is fit to solve the problems of complicated nonlinear and multidimensioned space to find out the optimal value,which applied widely in recent years. I choose functions perfecting and according to its steps : coding,decoding,working the adaptive degree (function value),selective reproductive operation,across operation,differentiation operation and working out the maximal and minimum value. Thirdly,betterment of using the Genetic Arithmetic to get functions’ maximal and minimum value. This part make use of method that changing the basal Genetic Arithmetic to make maximal and minimum value approaching the one that from opposite standard,such as a change of probability of across value Pc and differentiation value Pm. Key words: Genetic Algorithm; The adaptive degree; Probability of Crossover; Probability of Mutation

遗传算法论文【精品毕业设计】(完整版)

论文名称:遗传算法 姓名:徐庆地 学号:20112212478 班级:计算机科学与技术1班 院系:信息与电气工程学院 日期:2014年6月18日

摘要 (2) 第一章引言 (3) 1.1搜索法 (3) 1.2遗传算法 (3) 第二章遗传算法(Genetic Algorithms,GA) (4) 2.1遗传算法的基本概念 (4) 2.2遗传算法的实现步骤 (6) 第三章遗传算法的特点及应用 (9) 3.1遗传算法的特点 (9) 3.2遗传算法的应用 (9) 第四章遗传算法的缺点及发展 (12) 4.1遗传算法的缺点 (12) 第五章遗传算法代码实现 (13) 附录遗传算法代码(GA Code) (14)

摘要 智能搜索算法包括遗传算法、禁忌算法、模拟退火算法等。其中遗传算法(GA)是人类从基因遗传的生物进化思想的启发下提出的,它是一种进化计算,进化计算实质上是自适应的机器学习方法,遗传算法根据基因遗传时候的变化,它在运算的时候也分为选择、交叉、变异三种行为。它比盲目的搜索效率高的多,又比专门的针对特定问题的算法通用性强,它是一种于问题无关的求解模式。但是遗传算法又有很大的不确定性,以及过早的收敛性,所以可以和其他算法一起使用来对问题求解。 关键词:遗传算法;GA;实现;应用;改进

第一章引言 1.1搜索法 人工智能问题广义地说,都可以看作是一个问题求解问题,在问题的求解过程中,人们所面临的大多数现实问题往往没有确定性的算法,通常需要用搜索算法来解决。搜索法是人工智能中问题的求解的基本方法,搜索法可大致分为有信息搜索和无信息搜索,约束满足问题和博弈问题的求解均可表述为搜索过程。搜索法的本质是再状态空间中从问题的初始状态搜索到通向目标状态的路径。当前的智能搜索算法本质上也是搜索法,如遗传算法、蚁群算法、神经网络等。 一般搜索可以根据是否使用启发式信息分为盲目搜素和启发式搜索,也可以根据问题的表示方式分为状态空间搜索和与/或树搜索。 盲目搜索一般是指从当前状态到目标状态需要走多少步或者并不知道每条路径的花费,所能做的只是可以区分出哪个是目标状态。 启发式搜索时在搜索过程中加入了与问题有关的启发式信息,用于指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题的求解并找到最优解。 很显然盲目搜索不如启发式搜索效率高,但是由于启发式搜索需要和问题本身特性有关的信息而对很多问题这些信息很少,或者根本就没有,或者很难抽取,所以盲目搜索仍然是很重要的搜索策略。 1.2遗传算法 进化计算(Evolutionary Computation,EC)是在达尔文的进化论和孟德尔的遗传变异理论的基础上产生的一种在基因和种群层次上模拟自然界生物进化过程与机制的问题求解技术。它主要包括 遗传算法(Genetic Algorithm,GA) 进化策略(Evolutionary Strategy,ES) 进化规划(Evolutionary Programming,EP) 遗传规划(Genetic Programming,GP) 它将生物进化过程中的繁殖(Reproduction)变异(Mutation)竞争(Competition)选择(Selection)引入到了算法中。从而诞生了遗传算法。

多目标遗传算法中文【精品毕业设计】(完整版)

一种在复杂网络中发现社区的多目标遗传算法 Clara Pizzuti 摘要——本文提出了一种揭示复杂网络社区结构的多目标遗传算法。该算法优化了两个目标函数,这些函数能够识别出组内节点密集连接,而组间连接稀疏。该方法能产生一系列不同等级的网络社区,其中解的等级越高,由更多的社区组成,被包含在社区较少的解中。社区的数量是通过目标函数更佳的折衷值自动确定的。对合成和真实网络的实验,结果表明算法成功地检测到了网络结构,并且能与最先进的方法相比较。 关键词:复杂网络,多目标聚类,多目标进化算法 1、简介 复杂网络构成了表示组成许多真实世界系统的对象之间关系的有效形式。协作网络、因特网、万维网、生物网络、通信传输网络,社交网络只是一些例子。将网络建模为图,节点代表个体,边代表这些个体之间的联系。 复杂网络研究中的一个重要问题是社区结构[25]的检测,也被称作为聚类[21],即将一个网络划分为节点组,称作社区或簇或模块,组内连接紧密,组间连接稀疏。这个问题,如[21]指出,只有在建模网络的图是稀疏的时候才有意义,即边的数量远低于可能的边数,否则就类似于数据簇[31]。图的聚类不同于数据聚类,因为图中的簇是基于边的密度,而在数据聚类中,它们是与距离或相似度量紧密相关的组点。然而,网络中社区的概念并未严格定义,因为它的定义受应用领域的影响。因此,直观的理解是同一社区内部边的数量应该远多于连接图中剩余节点的边的数量,这构成了社区定义的一般建议。这个直观定义追求两个不同的目标:最大化内部连接和最小化外部连接。 多目标优化是一种解决问题的技术,当多个相互冲突的目标被优化时,成功地找到一组解。通过利用帕累托最优理论[15]获得这些解,构成了尽可能满足所有目标的全局最优解。解决多目标优化问题的进化算法取得成功,是因为它们基于种群的特性,同时产生多个最优解和一个帕累托前沿[5]的优良近似。 因此,社区检测能够被表述为多目标优化问题,并且帕累托最优性的框架可以提供一组解对应于目标之间的最佳妥协以达到最优化。事实上,在上述两个目标之间有一个折衷,因为当整个网络社区结构的外部连接数量为空时,那它就是最小的,然而簇密度不够高。 在过去的几年里,已经提出了许多方法采用多目标技术进行数据聚类。这些方法大部分在度量空间[14], [17],[18], [28], [38], [39], [49], [51]聚集目标,虽然[8]中给出了分割图的一个方法,并且在[12]中描述了网络用户会议的一个图聚类算法。 本文中,一个多目标方法,名为用于网络的多目标遗传算法(MOGA-Net),通过利用提出的遗传算法发现网络中的社区。该方法优化了[32]和[44]中介绍的两个目标函数,它们已被证实在检测复杂网络中模块的有效性。第一个目标函数利用了community score的概念来衡量对一个网络进行社区划分的质量。community score值越高,聚类密度越高。第二个目标函数定义了模块中节点fitness的概念,并且反复迭代找到节点fitness总和最大的模块,以下将这个目标函数称为community fitness。当总和达到最大时,外部连接是最小。两个目标函数都有一个正实数参数控制社区的规模。参数值越大,找到的社区规模越小。MOGA-Net利用这两个函数的优点,通过有选择地探索搜寻空间获得网络中存在的社区,而不需要提前知道确切的社区数目。这个数目是通过两个目标之间的最佳折衷自动确定的。 多目标方法的一个有趣结果是它提供的不是一个单独的网络划分,而是一组解。这些解中的每一个都对应两个目标之间不同的折衷,并对应多种网络划分方式,即由许多不同簇组成。对合成网络和真实网络的实验表明,这一系列帕累托最优解揭示了网络的分层结构,其中簇的数目较多的解包含在社区数目较少的解中。多目标方法的这个特性提供了一个很好的机会分析不同层级

遗传算法应用实例【精品毕业设计】(完整版)

遗传算法及其应用实例 遗传算法(Genetic Algorithm)是由美国Michigan大学的Holland 教授(1969)提出,后经由De Jong(1975),Goldberg(1989)等归纳总结所形成的一类模拟进化算法。 遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程,即通过选择 与染色体之间的交叉和变异来完成的。遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异算子来模拟生物进化,从而产生一代又一代的种群。()Xt (1)选择算子:是模拟自然选择的操作,反映“优胜劣汰”原 理。它根据每一个个体的适应度,按照一定规则或方法,从代种群中选择出一些优良的个体(或作为母体,或让其遗传到下一代种群)。 t (1)Xt. (2)交叉算子:是模拟有性繁殖的基因重组操作,它将从种群 所选择的每一对母体,以一定的交叉概率交换它们之间的部分基因。 (3)变异算子:是模拟基因突变的遗传操作,它对种群中 的每一个个体,以一定的变异概率改变某一个或某一些基因座上的基因值为其他的等位基因。 交叉算子与变异算子的作用都在于重组染色体基因,以生成新的 个体。

遗传算法的运算过程如下: 步1(初始化) 确定种群规模,交叉概率,变异概率和终止进化准则;随 机生成个个体作为初始种群;置。 NcPmP (0)X0t. 步2(个体评价) 计算评估中各个体的适应度。 步3(种群进化) 3.1. 选择(母体)从中运用选择算子选择出对母体 ()。 /2M MN. 3.2. 交叉对所选择的对母体,以概率执行交叉,形成 个中间个体。 M 3.3. 变异对个中间个体分别独立以概率执行变异,形成 个候选个体。 M 3.4. 选择(子代)从上述所形成的个候选个体中依据适应度 选择出个个体组成新一代种群。N 步4(终止检验) 如已满足终止准则,则输出中具有最大适应度的个体作为 最优解,终止计算,否则置并转步2。1tt.. 以上运算过程只是遗传算法的多种实现方式中的一种,根据实际问题的不同,遗传算法的实现也是多种多样的。

GA-遗传算法-C#代码【精品毕业设计】(完整版)

using System; using System.IO; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Text; using https://www.sodocs.net/doc/954141078.html,ponentModel; using System.Data; using System.Data.OleDb; namespace ConsoleApplication1 { public class Genetic_Algorithm { Random rand=new Random(); int MaxTime;//最大运行时间 int popsize;//种群数量 int ChromosomeLength;//染色体长度 double CrossRate;//交叉率 double MutateRate;//变异率 double[] f;//适应度值 int[] selected;//定义selected数组,用于表示需要进行交叉操作的染色体序号 double[] wheel;//轮盘 int[,] pregeneration;//上一代 int[,] nextgeneration;//下一代 int[] Best;//定义当前最优解 int convergence;//定义当前最优解的已持续代数 int[,] timeconstrait; public Genetic_Algorithm(int populationsize, int chromolength)//GA--构造函数,变量初始化 { rand = new Random(https://www.sodocs.net/doc/954141078.html,lisecond); MaxTime = 50; popsize=populationsize; ChromosomeLength = chromolength; CrossRate = 0.8; MutateRate = 0.2; f = new double[2*popsize];

遗传算法论文

目录 1 引言 (2) 2 问题描述 (2) 3 基于遗传算法TSP算法 (3) 3.1 基于遗传算法的TSP算法总体框架 (3) 3.2 算法的详细设计 (4) 3.2.1 解空间的表示方式 (5) 3.2.2 种群初始化 (5) 3.2.3 适应度函数 (5) 3.2.4 选择操作 (6) 3.2.5 交叉操作 (6) 3.2.6 变异操作 (7) 3.3 实验结果分析 (7) 4遗传算法优缺点 (8) 5结语 (9) 论文题目:基于遗传算法的TSP算法求解20大城市最短旅途 论文摘要:TSP问题为组合优化中的经典的NP完全问题.本论文以为给定20个城市制定最短旅途为例,利用基于遗传算法的TSP算法求解20个点的最短路线问题. 本论文给出了遗传算法中各算子的实现方法,并展示出求解系统的结构和求解系统基于java的实现机制.利用java软件编程,运行出结果,并对基于遗传算法的TSP算法结果描述其优缺点,并选择最为恰当的TSP算法,实现最短旅途的最优解. 关键词:遗传算法;TSP;最短路径;

1 引言 TSP问题为组合优化中的经典问题,已经证明为一NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的扩大,按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可描述为:已知n个城市相互之间的距离,某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发城市,如何安排才使其所走路线最短。TSP问题不仅仅是一个简单的组合优化问题,其他许多的NP完全问题可以归结为TSP问题,如邮路问题、装配线上的螺帽问题和产品的生产安排问题等,使得TSP问题的有效求解具有重要的意义。本文中的TSP算法主要采用遗传算法。遗传算法是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择,适者生存”的演化法则。遗传算法把问题参数编码为染色体,再按照所选择的适应度函数,利用迭代的方式进行选择、交叉以及等运算对个体进行筛选和进化,使适应值大的个体被保留,适应值小的个体被淘汰,新的群体继承了上一代的信息,又优于上一代,这样反复循环,直至满足条件,最后留下来的个体集中分布在最优解的周围,筛选出最优个体作为问题的解。 2 问题描述 本案例为20个城市,分别为1-20,根据全程路径最短为目的,制定最优的顺序依次经过这20个城市。这类问题就由TSP算法来解决,寻找出一条最短遍历这20个城市的路径。随机给出20个城市坐标,下表为这20个城市的位置坐标如表2-1所示。

基于遗传算法的自动排课系统毕业设计

基于遗传算法的自动排课系统毕业设计 第一章绪论 1.1排课系统研究背景 排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的管理工作之一,其实质就是为学校所设置的课程安排时间和地点,从而使整个教学能够有计划有秩序的进行。迄今为止,对课程表的研究工作已经进行了长达四十多年之久,取得了丰硕的成果。但是,仍然存在许多不足之处,例如规模大、约束(条件)复杂以及规律不断变化等,因此课程表问题至今仍未完全解决。课程表的编排是一个涉及多种因素的组合规划问题,它要保证在课程安排中教师、学生、教室不能产生冲突(所谓冲突,就是将需上不同课程的两个或多个班安排在了同一时间、同一教室,或为同一教师在同一时间段安排了多门课程等情况),并且要满足教师的要求和资源限制等约束条件。 目前,国内的大部分学校仍然采用手工排课的方法。手工排课工作的主要手段是“摆牌”,就是在一个画有空课表的版面上将有课名的小牌摆在适当的位置上,边摆边观察,边调整,凭借经验将各门课摆在合理的位置上,最后形成一个有效的课程表。这种办法没有一定的规律,没有理论指导,更没有数据模型,具有很大的盲目性。所以,要为上千名学生和上百名教师安排出合理的课程表,往往需要花费教务处人员很多的时间,工作量大,排出的课程表不宜调整。 随着中国教育体制改革的不断深入,学生人数的不断上升,课程设置不断向深度和广度发展,手工排课的缺点就越来越突出。由于计算机具有运算速度快、处理能力强等特点,很自然地就进入到这一应用领域中。用计算机进行排课能够快速地得到满足约束条件的可行结果,具有排课时间短、省人力和质量高的优点,不但能使教务人员从繁杂的排课任务中解脱出来,而且对于推动教学的发展也起到非常重要的作用。 每个学期开学时,教务管理工作中的课程表安排问题,都是教务处面临的一

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