遺傳演算法的理解

❶ 遺傳演算法

參考文獻： 知乎    遺傳演算法     編碼解碼知識

實現遺傳演算法的第一步就是明確對求解問題的編碼和解碼方式。對於函數優化問題，一般有兩種編碼方式，各具優缺點

實數編碼：直接用實數表示基因，容易理解且不需要解碼過程，但容易過早收斂，從而陷入局部最優

二進制編碼：穩定性高，種群多樣性大，但需要的存儲空間大，需要解碼且難以理解

對於求解函數最大值問題，我選擇的是二進制編碼。

以我們的目標函數 f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x), x∈[0,9] 為例。

假如設定求解的精度為小數點後4位，可以將x的解空間劃分為 (9-0)×(1e+4)=90000個等分。

2^16<90000<2^17，需要17位二進制數來表示這些解。換句話說，一個解的編碼就是一個17位的二進制串。

一開始，這些二進制串是隨機生成的。

一個這樣的二進制串代表一條染色體串，這里染色體串的長度為17。

對於任何一條這樣的染色體chromosome，如何將它復原(解碼)到[0,9]這個區間中的數值呢？

對於本問題，我們可以採用以下公式來解碼：

decimal( ): 將二進制數轉化為十進制數

一般化解碼公式：

lower_bound: 函數定義域的下限

upper_bound: 函數定義域的上限

chromosome_size: 染色體的長度

通過上述公式，我們就可以成功地將二進制染色體串解碼成[0,9]區間中的十進制實數解。

染色體，就是指由 DNA 組成的聚合體，DNA 上的每個基因都編碼了一個獨特的性狀，比如，頭發或者眼睛的顏色

可以將他看作是一個優化問題，它可以嘗試找出某些輸入，憑借這些輸入我們便可以得到最佳的輸出值或者是結果

遺傳演算法要點：

1.初始化

初始化候選全體，隨機初始化

2.查找適應函數

3.選擇：物競天擇，適者生存

先選擇能量強的個體，然後再進行隨機選擇，選出適應度雖然小，但是倖存下來的個體

4.交叉：

5.變異：根據需要進行選擇

❷ 如何通俗易懂地解釋遺傳演算法有什麼例子

相信遺傳演算法的官方定義你已經看過，就我個人理解
遺傳演算法的思想是物競天擇，優勝劣汰。
你可以理解為，當我們解某道數學題時，如果這個題太難我們沒法列公式算出正確答案，我們有時候也可以蒙答案去反過來看看是否滿足這道題提乾的要求，如果能滿足，說明我們蒙的答案是正確的。但是蒙對答案要試很多遍，每次隨機的去試數可能要試1000次才能蒙對。可是遺傳演算法可以讓我們科學的去蒙答案，每次蒙的答案都會比上一次蒙的更接近正確答案，這樣可能蒙十幾次我們就找到正確答案了。
希望我的回答對你理解GA有所幫助，望採納

❸ 遺傳演算法的基本原理

遺傳演算法的基本原理和方法

一、編碼

編碼：把一個問題的可行解從其解空間轉換到遺傳演算法的搜索空間的轉換方法。

解碼（解碼）：遺傳演算法解空間向問題空間的轉換。

二進制編碼的缺點是漢明懸崖（Hamming Cliff），就是在某些相鄰整數的二進制代碼之間有很大的漢明距離，使得遺傳演算法的交叉和突變都難以跨越。

格雷碼（Gray Code）：在相鄰整數之間漢明距離都為1。

（較好）有意義的積木塊編碼規則：所定編碼應當易於生成與所求問題相關的短距和低階的積木塊；最小字元集編碼規則，所定編碼應採用最小字元集以使問題得到自然的表示或描述。

二進制編碼比十進制編碼搜索能力強，但不能保持群體穩定性。

動態參數編碼（Dynamic Paremeter Coding）：為了得到很高的精度，讓遺傳演算法從很粗糙的精度開始收斂，當遺傳演算法找到一個區域後，就將搜索現在在這個區域，重新編碼，重新啟動，重復這一過程，直到達到要求的精度為止。

編碼方法：

1、 二進制編碼方法

缺點：存在著連續函數離散化時的映射誤差。不能直接反映出所求問題的本身結構特徵，不便於開發針對問題的專門知識的遺傳運算運算元，很難滿足積木塊編碼原則

2、 格雷碼編碼滾如：連續的兩個整數所對應的編碼之間僅僅只有一個碼位是不同的，其餘碼位都相同。

3、 浮點數編碼方法：個體的每個基因值用某一范圍內的某個浮點數來表示，個體的編碼長度等於其決策變數的位數。

4、 各參數級聯編碼：對含有多個變數的個體進行編碼的方法。通常將各個參數分別以某種編碼方法進行編碼，然後再將他們的編碼按照一定順序連接在一起就組成了表示全部參數的個體編碼。

5、 多參數交叉編碼：將各個參數中起主要作用的碼位集中在一起，這樣它們就不易於被遺傳運算元破壞掉。

評估編碼的三個規范：完備性、健全性、非冗餘性。

二、選擇

遺傳演算法中的選擇操作就是用來確定如何從父代群體中按某種方法選取那些個體遺傳到下一代群體中的一種遺傳運算，用來確定重組或交叉個體，以及被選個體將產生多少個子代個體。

常用的選擇運算元：

1、 輪盤賭選擇（Roulette Wheel Selection）：是一種回放式隨機采樣方法。每個個體進入下一代的概率等於它的適應度值與整個種群中個體適應度值和的比例。選擇誤差較大。

2、 隨機競爭選擇（Stochastic Tournament）：每次按輪盤賭選擇一對個體，然後讓這兩個個體進行競爭，適應度高的被選中，如此反復，直到選滿為止。

3、 最佳保留選擇：首先按輪盤賭選擇方法執行遺傳演算法的選擇操作，然後將當前群體中適應度最高的大宏啟個體結構完整地復制到下一代群體中。

4、 無回放隨機選擇（也叫期望值選擇Excepted Value Selection）：根據每個個體在下一代群體中的生存期望來進行隨機選擇運算。方法如下

（1） 計算群體中每個個體在下一代群體中的生存期望數目N。

（2） 若某一個體被選中參與交叉運算，則它在下一代中的生存期望數目減去0.5，若某一個體未被選中參與交叉運算，則它絕配在下一代中的生存期望數目減去1.0。

（3） 隨著選擇過程的進行，若某一個體的生存期望數目小於0時，則該個體就不再有機會被選中。

5、 確定式選擇：按照一種確定的方式來進行選擇操作。具體操作過程如下：

（1） 計算群體中各個個體在下一代群體中的期望生存數目N。

（2） 用N的整數部分確定各個對應個體在下一代群體中的生存數目。

（3） 用N的小數部分對個體進行降序排列，順序取前M個個體加入到下一代群體中。至此可完全確定出下一代群體中M個個體。

6、無回放余數隨機選擇：可確保適應度比平均適應度大的一些個體能夠被遺傳到下一代群體中，因而選擇誤差比較小。

7、均勻排序：對群體中的所有個體按期適應度大小進行排序，基於這個排序來分配各個個體被選中的概率。

8、最佳保存策略：當前群體中適應度最高的個體不參與交叉運算和變異運算，而是用它來代替掉本代群體中經過交叉、變異等操作後所產生的適應度最低的個體。

9、隨機聯賽選擇：每次選取幾個個體中適應度最高的一個個體遺傳到下一代群體中。

10、排擠選擇：新生成的子代將代替或排擠相似的舊父代個體，提高群體的多樣性。

三、交叉

遺傳演算法的交叉操作，是指對兩個相互配對的染色體按某種方式相互交換其部分基因，從而形成兩個新的個體。

適用於二進制編碼個體或浮點數編碼個體的交叉運算元：

1、單點交叉（One－pointCrossover）：指在個體編碼串中只隨機設置一個交叉點，然後再該點相互交換兩個配對個體的部分染色體。

2、兩點交叉與多點交叉：

（1） 兩點交叉（Two－pointCrossover）：在個體編碼串中隨機設置了兩個交叉點，然後再進行部分基因交換。

（2） 多點交叉（Multi－pointCrossover）

3、均勻交叉（也稱一致交叉，UniformCrossover）：兩個配對個體的每個基因座上的基因都以相同的交叉概率進行交換，從而形成兩個新個體。

4、算術交叉（ArithmeticCrossover）：由兩個個體的線性組合而產生出兩個新的個體。該操作對象一般是由浮點數編碼表示的個體。

四、變異

遺傳演算法中的變異運算，是指將個體染色體編碼串中的某些基因座上的基因值用該基因座上的其它等位基因來替換，從而形成以給新的個體。

以下變異運算元適用於二進制編碼和浮點數編碼的個體：

1、基本位變異（SimpleMutation）：對個體編碼串中以變異概率、隨機指定的某一位或某幾位僅因座上的值做變異運算。

2、均勻變異（UniformMutation）：分別用符合某一范圍內均勻分布的隨機數，以某一較小的概率來替換個體編碼串中各個基因座上的原有基因值。（特別適用於在演算法的初級運行階段）

3、邊界變異（BoundaryMutation）：隨機的取基因座上的兩個對應邊界基因值之一去替代原有基因值。特別適用於最優點位於或接近於可行解的邊界時的一類問題。

4、非均勻變異：對原有的基因值做一隨機擾動，以擾動後的結果作為變異後的新基因值。對每個基因座都以相同的概率進行變異運算之後，相當於整個解向量在解空間中作了一次輕微的變動。

5、高斯近似變異：進行變異操作時用符號均值為P的平均值，方差為P2的正態分布的一個隨機數來替換原有的基因值。

❹ 人工智慧之進化演算法

進化計算的三大分支包括：遺傳演算法(Genetic Algorithm ，簡稱GA)、進化規劃(Evolu-tionary Programming，簡稱EP)和進化策略(Evolution Strategies ，簡稱ES)。這三個分支在演算法實現方面具有一些細微的差別，但它們具有一個共同的特點，即都是藉助生物進化的思想和原理來解決實際問題。

遺傳演算法是一類通過模擬生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索演算法，由美國Holand J教授於1975年首次提出。它是利用某種編碼技術作用於稱為染色體的二進制數串，其基本思想是模擬由這些串組成的種群的進化過程，通過有組織的、然而是隨機的信息交換來重新組合那些適應性好的串。遺傳演算法對求解問題的本身一無所知，它所需要的僅是對演算法所產生的每個染色體進行評價，並根據適應性來選擇染色體，使適應性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。遺傳演算法尤其適用於處理傳統搜索方法難於解決的復雜的非線性問題，可廣泛用於組合優化、機器學習、自適應控制、規劃設計和人工生命等領域，是21世紀有關智能計算中的關鍵技術之一。

1964年，由德國柏林工業大學的RechenbergI等人提出。在求解流體動力學柔性彎曲管的形狀優化問題時，用傳統的方法很難在優化設計中描述物體形狀的參數，然而利用生物變異的思想來隨機地改變參數值並獲得了較好效果。隨後，他們便對這種方法進行了深入的研究和發展，形成了進化計算的另一個分支——進化策略。

進化策略與遺傳演算法的不同之處在於：進化策略直接在解空間上進行操作，強調進化過程中從父體到後代行為的自適應性和多樣性，強調進化過程中搜索步長的自適應性調節;而遺傳演算法是將原問題的解空間映射到位串空間之中，然後再施行遺傳操作，它強調個體基因結構的變化對其適應度的影響。

進化策略主要用於求解數值優化問題。

進化規劃的方法最初是由美國人Fogel LJ等人在20世紀60年代提出的。他們在人工智慧的研究中發現，智能行為要具有能預測其所處環境的狀態，並按照給定的目標做出適當的響應的能力。在研究中，他們將模擬環境描述成是由有限字元集中符號組成的序列。

進化演算法與傳統的演算法具有很多不同之處，但其最主要的特點體現在下述兩個方面：

進化計算的智能性包括自組織、自適應和自學習性等。應用進化計算求解問題時，在確定了編碼方案、適應值函數及遺傳運算元以後，演算法將根據「適者生存、不適應者淘汰"的策略，利用進化過程中獲得的信息自行組織搜索，從而不斷地向最佳解方向逼近。自然選擇消除了傳統演算法設計過程中的-一個最大障礙：即需要事先描述問題的全部特點，並說明針對問題的不同特點演算法應採取的措施。於是，利用進化計算的方法可以解決那些結構尚無人能理解的復雜問題。

進化計算的本質並行性表現在兩個方面：

一是進化計算是內在並行的，即進化計算本身非常適合大規模並行。

二是進化計算的內含並行性，由於進化計算採用種群的方式組織搜索，從而它可以同時搜索解空間內的多個區域，並相互交流信息，這種搜索方式使得進化計算能以較少的計算獲得較大的收益。

❺ 遺傳演算法理解

遺傳演算法是一種進化演算法，進化是什麼哪？就是種群逐漸適應生存環境，種群中個體不斷得到改良的過程。

遺傳演算法是一種對生物遺傳的模擬、在演算法中，初始化一個種群，種群中的每個染色體個體都是一種解決方案，我們通過適應性fitness來衡量這個解決方案的好壞。並對它們進行選擇、變異、交叉的操作，找到最優的解決方案。

總結一下遺傳演算法的基本的步驟：

1.初始化一個種群，並評估每條染色體所對應個體的適應度。

2.選擇、交叉、變異，產生新的種群

3.再評估每個個體的適應值，如果適應值達到要求或者達到最大循環次數，否則重復2，不斷產生新種群。

知道了GA的大致流程之後、來具體分析一下細節，怎麼實現吧

我們知道遺傳演算法起源於生物遺傳，因此在種群中每個個體就是一個染色體，那如何對染色體進行編碼，讓它表示我們的解決方案那（就是把現實要優化的參數用編碼表示成一個染色體）。這里就遇到了一個編碼、解碼的問題，我們將需要優化的目標編碼成染色體，然後再解碼為我們可以用來計算fitness的解；

一般在進行參數優化時，一般有兩種方式：實數編碼、二進制編碼

實數編碼：基因直接用實數進行表示，這樣的表示方法比較簡單，不用特意解碼了，但是在交叉和變異時，容易過早收斂，陷入局部最優。

二進制編碼：將基因用二進制的形式表示，將參數的值轉化為二進制形式，這樣交叉、變異時更好操作，多樣性好，但是佔用的存儲空間大，需要解碼。

染色體就稱為個體。對於一次實驗，個體就是需要優化參數的一種解、許多這樣的個體就構成了種群。

在面對群體中那麼多個體時，如何判斷個體的好壞呢，就是通過適應值函數了，將解帶入適應值函數，適應值越大、解越好。

在遺傳演算法中，我們怎麼使得裡面的個體變得越來越優秀呢？

核心思想就是：選擇優秀的、淘汰不好的，並且為了生成更好的解，我們要嘗試交叉、變異，帶來新的解。

選擇就是從當前的種群中選擇出比較好的個體、淘汰不好的個體

常見的選擇方法有：輪盤賭選擇、錦標賽選擇、最佳保留選擇等等

輪盤賭選擇就是根據每個個體fitness和種群所有fitness之和比較，確定每個個體被選中的概率，然後進行n次選擇，選擇n個個體構成新種群，是一種放回抽樣的方式。

錦標賽就是每次從種群中選擇m個個體，選擇最優的，放入新種群，重復選擇，直到新種群中個體數目達到n。

最佳保留選擇就是在輪盤賭的基礎上，將fitness個體先加進新種群，因為輪盤賭是一種概率模型，可能存在最優個體沒有進入新種群的情況。

在選擇之後，就要考慮產生新的、更優秀的解，為種群帶來新的血液。遺傳演算法的思路是交叉兩個優秀的解，往往get好的解。

交叉通過在經過選擇的種群中，隨機選擇一對父母，將它們的染色體進行交叉，生成新的個體，替代原來的解。

常用的交叉方法有：單點交叉、多點交叉等等。

交叉就像生物裡面，染色體交換基因一樣的～但是並不是種群中所有個體都進行交叉的，實現時可以，設置一個交叉率和交叉概率，隨機選擇種群中兩個體、隨機一個數，小於交叉率就進行交叉操作，並根據交叉概率判斷交叉的程度，從而生成新個體，反之就保留這兩個體。

變異也是一種產生新個體的方式，通過改變個體上基因，期望產生更好的解。比如在以二進制編碼的個體上，將裡面的0、1進行等位變化啥的，就是0變1、1變0這樣。同樣也要考慮變異率、變異產生的新解是不可控的，可能很好，也可能很壞，不能像交叉一樣，確保一定的效果，所以往往變異率設置的比較小。

❻ 遺傳演算法的一般演算法

遺傳演算法是基於生物學的，理解或編程都不太難。下面是遺傳演算法的一般演算法： 繁殖(包括子代突變)
帶有較高適應度值的那些染色體更可能產生後代(後代產生後也將發生突變)。後代是父母的產物，他們由來自父母的基因結合而成，這個過程被稱為「雜交」。 各個個體對環境的適應程度叫做適應度(fitness)。為了體現染色體的適應能力，引入了對問題中的每一個染色體都能進行度量的函數，叫適應度函數。 這個函數是計算個體在群體中被使用的概率。

❼ 遺傳演算法求解函數優化問題意義是什麼

遺傳演算法是一種啟發式優化方法，用於解決函數優化問題。它通過模擬生物進化的過程，利用自然選擇、交叉和變異等操作來搜索問題的解空間，進而找到問題的最優解或近似最優解。
遺傳演算法在函數優化問題中的意義如下：
1. 全局優化：遺傳演算法可以搜索解空間中的全局最優解，而不僅僅是局部最優解。它能夠避免陷入局部最優解的問題，尋找到整個解空間中的最佳解。
2. 高效性：遺傳演算法是一種高效的全局優化方法，尤其在解空間較大且復雜的問題中表現出色。它能夠在較短的時間內找到相對較好的解，避免了窮盡搜索的困難。
3. 適應性：遺傳演算法不依賴於問題的具體形式和性質，適用於各種類型的函數優化問題。它能夠對解空間進行自適應搜索，根據問題的特點來調整搜索策略，提高搜索效果。
4. 並行化：遺傳演算法具有良好的並行化特性，可以同時處理多個個體和多個解。這使得遺傳演算法能夠充分利用計算資源，加速搜索過程，提高優化效率。
5. 可解釋性：遺傳演算法的操作過程較為直觀和可解釋，每一代進化的結果都可以被描述和理解。這使得遺傳演算法在實際工程中具有較好的可行性和可應用性。
綜上所述，遺傳演算法在函數優化問題中的意義主要體現在它能夠全局搜索最優解、高效處理復雜問題、自適應搜索並行處理、以及具有良好可解釋性等方面。