智能优化计算__第四章 遗传算法1

第四章遗传算法智能优化计算华东理工大学自动化系2007年4.1遗传算法简介4.1.1遗传算法的产生与发展4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1.3遗传算法的思路与特点4.1.4遗传算法的基本操作4.1.5遗传算法的应用4.2基本遗传算法4.2.1简单函数优化的实例4.2.2遗传基因型4.2.3适应度函数及其尺度变换4.2.4遗传操作——选择4.2.5遗传操作——交叉/基因重组4.2.6遗传操作——变异4.2.7算法的设计与实现4.2.8模式定理智能优化计算华东理工大学自动化系2007年4.3遗传算法的改进4.3.1CHC算法4.3.2自适应遗传算法4.3.3基于小生境技术的遗传算法4.4遗传算法的应用4.4.1解决带约束的函数优化问题4.4.2解决多目标优化问题4.4.3解决组合优化问题4.4.4遗传算法在过程建模中的应用4.4.5遗传算法在模式识别中的应用智能优化计算华东理工大学自动化系2007年4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年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。4.1.1遗传算法的产生与发展4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年产生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(GeneticAlgorithms)”一词；1975年，Holland出版了著名的“AdaptationinNaturalandArtificialSystems”，标志遗传算法的诞生。4.1.1遗传算法的产生与发展4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年发展70年代初，Holland提出了“模式定理”（SchemaTheorem），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，InternationalSocietyofGeneticAlgorithms)；4.1.1遗传算法的产生与发展4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年发展1989年，Holland的学生D.J.Goldherg出版了“GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning”，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。4.1.1遗传算法的产生与发展4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年几个名词概念遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能4.1.1遗传算法的产生与发展所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所所4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年几个名词概念进化计算：4.1.1遗传算法的产生与发展由于遗传算法、进化规划和进化策略是不同领域的研究人员分别独立提出的，在相当长的时期里相互之间没有正式沟通。直到90年代，才有所交流。他们发现彼此的基本思想具有惊人的相似之处，于是提出将这类方法统称为“进化计算”(EvolutionaryComputation)。4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年几个名词概念计算智能：4.1.1遗传算法的产生与发展计算智能主要包括神经计算、进化计算和模糊计算等。它们分别从不同的角度模拟人类的智能活动，以使计算机具有智能。通常将基于符号处理的传统人工智能称为符号智能，以区别于正在兴起的计算智能。符号智能的特点是以知识为基础，偏重于逻辑推理，而计算智能则是以数据为基础，偏重于数值计算。4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年达尔文的自然选择说遗传（heredity）：子代和父代具有相同或相似的性状，保证物种的稳定性；变异（variation）：子代与父代，子代不同个体之间总有差异，是生命多样性的根源；生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保留，不具适应性变异的个体被淘汰。自然选择过程是长期的、缓慢的、连续的过程。4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语染色体（chromosome）：遗传物质的载体；脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，双螺旋结构；遗传因子（gene）：DNA或RNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位；4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语基因型（genotype）：遗传因子组合的模型；表现型（phenotype）：由染色体决定性状的外部表现；4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识111111111101114.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语基因座（locus）：遗传基因在染色体中所占据的位置，同一基因座可能有的全部基因称为等位基因（allele）；个体（individual）：指染色体带有特征的实体；种群（population）：个体的集合，该集合内个体数称为种群的大小；4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语进化（evolution）：生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化；适应度（fitness）：度量某个物种对于生存环境的适应程度。对生存环境适应程度较高的物种将获得更多的繁殖机会，而对生存环境适应程度较低的物种，其繁殖机会就会相对较少，甚至逐渐灭绝;4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语选择（selection）：指决定以一定的概率从种群中选择若干个体的操作；复制（reproduction）：细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新的细胞就继承了旧细胞的基因;交叉（crossover）：在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。又称基因重组，俗称“杂交”;4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传学基本概念与术语变异（mutation）：在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些复制差错，从而使DNA发生某种变异，产生出新的染色体，这些新的染色体表现出新的性状;编码（coding）：表现型到基因型的映射；解码（decoding）：从基因型到表现型的映射。4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年进化论与遗传学的融合1930～1947年，达尔文进化论与遗传学走向融合，Th.Dobzhansky1937年发表的《遗传学与物种起源》是融合进化论与遗传学的代表作。生物进化与智能学的关系生物物种作为复杂系统，具有奇妙的自适应、自组织和自优化能力，这是一种生物在进化过程中体现的智能，也是人工系统梦寐以求的功能。4.1.2生物进化理论和遗传学的基本知识4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年遗传算法的基本思路4.1.3遗传算法的思路与特点4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年自组织、自适应和自学习性在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自行组织搜索。本质并行性内在并行性与内含并行性不需求导只需目标函数和适应度函数概率转换规则强调概率转换规则，而不是确定的转换规则4.1.3遗传算法的思路与特点4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年选择适应度计算：按比例的适应度函数（proportionalfitnessassignment）基于排序的适应度计算（Rank-basedfitnessassignment）选择算法：轮盘赌选择（roulettewheelselection）4.1.4遗传算法的基本操作4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年选择选择算法：随机遍历抽样（stochasticuniversalselection）局部选择（localselection）截断选择（truncationselection）锦标赛选择（tournamentselection）4.1.4遗传算法的基本操作4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年交叉或基因重组实值重组（realvaluedrecombination）：离散重组（discreterecombination）中间重组（intermediaterecombination）线性重组（linearrecombination）扩展线性重组（extendedlinearrecombination）4.1.4遗传算法的基本操作4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年交叉或基因重组二进制交叉（binaryvaluedcrossover）：单点交叉（single-pointcrossover）多点交叉（multiple-pointcrossover）均匀交叉（uniformcrossover）洗牌交叉（shufflecrossover）缩小代理交叉（crossoverwithreducedsurrogate）4.1.4遗传算法的基本操作4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年变异实值变异二进制变异4.1.4遗传算法的基本操作4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年简单实例1.产生初始种群2.计算适应度4.1.4遗传算法的基本操作0001100000010111100100000001011001110100101010101011100101101001011011110000000110011101000001010011（8）（5）（2）（10）（7）（12）（5）（19）（10）（14）4.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年简单实例3.选择4.1.4遗传算法的基本操作个体染色体适应度选择概率累积概率10001100000820101111001530000000101241001110100105101010101076111001011012710010110115811000000011991001110100101000010100111488＋5＋2＋10＋7＋12＋5＋19＋10＋140.08695758＋5＋2＋10＋7＋12＋5＋19＋10＋140.0543480.0217390.1086960.0760870.1304350.0543480.2065220.1086960.1521744.1遗传算法简介智能优化计算华东理工大学自动化系2007年简单实例3.选择4.1.4遗传算法的基本操作个体染色体适应度选择概率累积概率10001100000820101111001530000000101241001