遗传算法的理解

❶ 遗传算法

参考文献： 知乎    遗传算法     编码解码知识

实现遗传算法的第一步就是明确对求解问题的编码和解码方式。对于函数优化问题，一般有两种编码方式，各具优缺点

实数编码：直接用实数表示基因，容易理解且不需要解码过程，但容易过早收敛，从而陷入局部最优

二进制编码：稳定性高，种群多样性大，但需要的存储空间大，需要解码且难以理解

对于求解函数最大值问题，我选择的是二进制编码。

以我们的目标函数 f(x) = x + 10sin(5x) + 7cos(4x), x∈[0,9] 为例。

假如设定求解的精度为小数点后4位，可以将x的解空间划分为 (9-0)×(1e+4)=90000个等分。

2^16<90000<2^17，需要17位二进制数来表示这些解。换句话说，一个解的编码就是一个17位的二进制串。

一开始，这些二进制串是随机生成的。

一个这样的二进制串代表一条染色体串，这里染色体串的长度为17。

对于任何一条这样的染色体chromosome，如何将它复原(解码)到[0,9]这个区间中的数值呢？

对于本问题，我们可以采用以下公式来解码：

decimal( ): 将二进制数转化为十进制数

一般化解码公式：

lower_bound: 函数定义域的下限

upper_bound: 函数定义域的上限

chromosome_size: 染色体的长度

通过上述公式，我们就可以成功地将二进制染色体串解码成[0,9]区间中的十进制实数解。

染色体，就是指由 DNA 组成的聚合体，DNA 上的每个基因都编码了一个独特的性状，比如，头发或者眼睛的颜色

可以将他看作是一个优化问题，它可以尝试找出某些输入，凭借这些输入我们便可以得到最佳的输出值或者是结果

遗传算法要点：

1.初始化

初始化候选全体，随机初始化

2.查找适应函数

3.选择：物竞天择，适者生存

先选择能量强的个体，然后再进行随机选择，选出适应度虽然小，但是幸存下来的个体

4.交叉：

5.变异：根据需要进行选择

❷ 如何通俗易懂地解释遗传算法有什么例子

相信遗传算法的官方定义你已经看过，就我个人理解
遗传算法的思想是物竞天择，优胜劣汰。
你可以理解为，当我们解某道数学题时，如果这个题太难我们没法列公式算出正确答案，我们有时候也可以蒙答案去反过来看看是否满足这道题提干的要求，如果能满足，说明我们蒙的答案是正确的。但是蒙对答案要试很多遍，每次随机的去试数可能要试1000次才能蒙对。可是遗传算法可以让我们科学的去蒙答案，每次蒙的答案都会比上一次蒙的更接近正确答案，这样可能蒙十几次我们就找到正确答案了。
希望我的回答对你理解GA有所帮助，望采纳

❸ 遗传算法的基本原理

遗传算法的基本原理和方法

一、编码

编码：把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换方法。

解码（译码）：遗传算法解空间向问题空间的转换。

二进制编码的缺点是汉明悬崖（Hamming Cliff），就是在某些相邻整数的二进制代码之间有很大的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。

格雷码（Gray Code）：在相邻整数之间汉明距离都为1。

（较好）有意义的积木块编码规则：所定编码应当易于生成与所求问题相关的短距和低阶的积木块；最小字符集编码规则，所定编码应采用最小字符集以使问题得到自然的表示或描述。

二进制编码比十进制编码搜索能力强，但不能保持群体稳定性。

动态参数编码（Dynamic Paremeter Coding）：为了得到很高的精度，让遗传算法从很粗糙的精度开始收敛，当遗传算法找到一个区域后，就将搜索现在在这个区域，重新编码，重新启动，重复这一过程，直到达到要求的精度为止。

编码方法：

1、 二进制编码方法

缺点：存在着连续函数离散化时的映射误差。不能直接反映出所求问题的本身结构特征，不便于开发针对问题的专门知识的遗传运算算子，很难满足积木块编码原则

2、 格雷码编码滚如：连续的两个整数所对应的编码之间仅仅只有一个码位是不同的，其余码位都相同。

3、 浮点数编码方法：个体的每个基因值用某一范围内的某个浮点数来表示，个体的编码长度等于其决策变量的位数。

4、 各参数级联编码：对含有多个变量的个体进行编码的方法。通常将各个参数分别以某种编码方法进行编码，然后再将他们的编码按照一定顺序连接在一起就组成了表示全部参数的个体编码。

5、 多参数交叉编码：将各个参数中起主要作用的码位集中在一起，这样它们就不易于被遗传算子破坏掉。

评估编码的三个规范：完备性、健全性、非冗余性。

二、选择

遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按某种方法选取那些个体遗传到下一代群体中的一种遗传运算，用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。

常用的选择算子：

1、 轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）：是一种回放式随机采样方法。每个个体进入下一代的概率等于它的适应度值与整个种群中个体适应度值和的比例。选择误差较大。

2、 随机竞争选择（Stochastic Tournament）：每次按轮盘赌选择一对个体，然后让这两个个体进行竞争，适应度高的被选中，如此反复，直到选满为止。

3、 最佳保留选择：首先按轮盘赌选择方法执行遗传算法的选择操作，然后将当前群体中适应度最高的大宏启个体结构完整地复制到下一代群体中。

4、 无回放随机选择（也叫期望值选择Excepted Value Selection）：根据每个个体在下一代群体中的生存期望来进行随机选择运算。方法如下

（1） 计算群体中每个个体在下一代群体中的生存期望数目N。

（2） 若某一个体被选中参与交叉运算，则它在下一代中的生存期望数目减去0.5，若某一个体未被选中参与交叉运算，则它绝配在下一代中的生存期望数目减去1.0。

（3） 随着选择过程的进行，若某一个体的生存期望数目小于0时，则该个体就不再有机会被选中。

5、 确定式选择：按照一种确定的方式来进行选择操作。具体操作过程如下：

（1） 计算群体中各个个体在下一代群体中的期望生存数目N。

（2） 用N的整数部分确定各个对应个体在下一代群体中的生存数目。

（3） 用N的小数部分对个体进行降序排列，顺序取前M个个体加入到下一代群体中。至此可完全确定出下一代群体中M个个体。

6、无回放余数随机选择：可确保适应度比平均适应度大的一些个体能够被遗传到下一代群体中，因而选择误差比较小。

7、均匀排序：对群体中的所有个体按期适应度大小进行排序，基于这个排序来分配各个个体被选中的概率。

8、最佳保存策略：当前群体中适应度最高的个体不参与交叉运算和变异运算，而是用它来代替掉本代群体中经过交叉、变异等操作后所产生的适应度最低的个体。

9、随机联赛选择：每次选取几个个体中适应度最高的一个个体遗传到下一代群体中。

10、排挤选择：新生成的子代将代替或排挤相似的旧父代个体，提高群体的多样性。

三、交叉

遗传算法的交叉操作，是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。

适用于二进制编码个体或浮点数编码个体的交叉算子：

1、单点交叉（One－pointCrossover）：指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后再该点相互交换两个配对个体的部分染色体。

2、两点交叉与多点交叉：

（1） 两点交叉（Two－pointCrossover）：在个体编码串中随机设置了两个交叉点，然后再进行部分基因交换。

（2） 多点交叉（Multi－pointCrossover）

3、均匀交叉（也称一致交叉，UniformCrossover）：两个配对个体的每个基因座上的基因都以相同的交叉概率进行交换，从而形成两个新个体。

4、算术交叉（ArithmeticCrossover）：由两个个体的线性组合而产生出两个新的个体。该操作对象一般是由浮点数编码表示的个体。

四、变异

遗传算法中的变异运算，是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因座上的其它等位基因来替换，从而形成以给新的个体。

以下变异算子适用于二进制编码和浮点数编码的个体：

1、基本位变异（SimpleMutation）：对个体编码串中以变异概率、随机指定的某一位或某几位仅因座上的值做变异运算。

2、均匀变异（UniformMutation）：分别用符合某一范围内均匀分布的随机数，以某一较小的概率来替换个体编码串中各个基因座上的原有基因值。（特别适用于在算法的初级运行阶段）

3、边界变异（BoundaryMutation）：随机的取基因座上的两个对应边界基因值之一去替代原有基因值。特别适用于最优点位于或接近于可行解的边界时的一类问题。

4、非均匀变异：对原有的基因值做一随机扰动，以扰动后的结果作为变异后的新基因值。对每个基因座都以相同的概率进行变异运算之后，相当于整个解向量在解空间中作了一次轻微的变动。

5、高斯近似变异：进行变异操作时用符号均值为P的平均值，方差为P2的正态分布的一个随机数来替换原有的基因值。

❹ 人工智能之进化算法

进化计算的三大分支包括：遗传算法(Genetic Algorithm ，简称GA)、进化规划(Evolu-tionary Programming，简称EP)和进化策略(Evolution Strategies ，简称ES)。这三个分支在算法实现方面具有一些细微的差别，但它们具有一个共同的特点，即都是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题。

遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织的、然而是随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并根据适应性来选择染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。遗传算法尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂的非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。

1964年，由德国柏林工业大学的RechenbergI等人提出。在求解流体动力学柔性弯曲管的形状优化问题时，用传统的方法很难在优化设计中描述物体形状的参数，然而利用生物变异的思想来随机地改变参数值并获得了较好效果。随后，他们便对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了进化计算的另一个分支——进化策略。

进化策略与遗传算法的不同之处在于：进化策略直接在解空间上进行操作，强调进化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性，强调进化过程中搜索步长的自适应性调节;而遗传算法是将原问题的解空间映射到位串空间之中，然后再施行遗传操作，它强调个体基因结构的变化对其适应度的影响。

进化策略主要用于求解数值优化问题。

进化规划的方法最初是由美国人Fogel LJ等人在20世纪60年代提出的。他们在人工智能的研究中发现，智能行为要具有能预测其所处环境的状态，并按照给定的目标做出适当的响应的能力。在研究中，他们将模拟环境描述成是由有限字符集中符号组成的序列。

进化算法与传统的算法具有很多不同之处，但其最主要的特点体现在下述两个方面：

进化计算的智能性包括自组织、自适应和自学习性等。应用进化计算求解问题时，在确定了编码方案、适应值函数及遗传算子以后，算法将根据“适者生存、不适应者淘汰"的策略，利用进化过程中获得的信息自行组织搜索，从而不断地向最佳解方向逼近。自然选择消除了传统算法设计过程中的-一个最大障碍：即需要事先描述问题的全部特点，并说明针对问题的不同特点算法应采取的措施。于是，利用进化计算的方法可以解决那些结构尚无人能理解的复杂问题。

进化计算的本质并行性表现在两个方面：

一是进化计算是内在并行的，即进化计算本身非常适合大规模并行。

二是进化计算的内含并行性，由于进化计算采用种群的方式组织搜索，从而它可以同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息，这种搜索方式使得进化计算能以较少的计算获得较大的收益。

❺ 遗传算法理解

遗传算法是一种进化算法，进化是什么哪？就是种群逐渐适应生存环境，种群中个体不断得到改良的过程。

遗传算法是一种对生物遗传的模拟、在算法中，初始化一个种群，种群中的每个染色体个体都是一种解决方案，我们通过适应性fitness来衡量这个解决方案的好坏。并对它们进行选择、变异、交叉的操作，找到最优的解决方案。

总结一下遗传算法的基本的步骤：

1.初始化一个种群，并评估每条染色体所对应个体的适应度。

2.选择、交叉、变异，产生新的种群

3.再评估每个个体的适应值，如果适应值达到要求或者达到最大循环次数，否则重复2，不断产生新种群。

知道了GA的大致流程之后、来具体分析一下细节，怎么实现吧

我们知道遗传算法起源于生物遗传，因此在种群中每个个体就是一个染色体，那如何对染色体进行编码，让它表示我们的解决方案那（就是把现实要优化的参数用编码表示成一个染色体）。这里就遇到了一个编码、解码的问题，我们将需要优化的目标编码成染色体，然后再解码为我们可以用来计算fitness的解；

一般在进行参数优化时，一般有两种方式：实数编码、二进制编码

实数编码：基因直接用实数进行表示，这样的表示方法比较简单，不用特意解码了，但是在交叉和变异时，容易过早收敛，陷入局部最优。

二进制编码：将基因用二进制的形式表示，将参数的值转化为二进制形式，这样交叉、变异时更好操作，多样性好，但是占用的存储空间大，需要解码。

染色体就称为个体。对于一次实验，个体就是需要优化参数的一种解、许多这样的个体就构成了种群。

在面对群体中那么多个体时，如何判断个体的好坏呢，就是通过适应值函数了，将解带入适应值函数，适应值越大、解越好。

在遗传算法中，我们怎么使得里面的个体变得越来越优秀呢？

核心思想就是：选择优秀的、淘汰不好的，并且为了生成更好的解，我们要尝试交叉、变异，带来新的解。

选择就是从当前的种群中选择出比较好的个体、淘汰不好的个体

常见的选择方法有：轮盘赌选择、锦标赛选择、最佳保留选择等等

轮盘赌选择就是根据每个个体fitness和种群所有fitness之和比较，确定每个个体被选中的概率，然后进行n次选择，选择n个个体构成新种群，是一种放回抽样的方式。

锦标赛就是每次从种群中选择m个个体，选择最优的，放入新种群，重复选择，直到新种群中个体数目达到n。

最佳保留选择就是在轮盘赌的基础上，将fitness个体先加进新种群，因为轮盘赌是一种概率模型，可能存在最优个体没有进入新种群的情况。

在选择之后，就要考虑产生新的、更优秀的解，为种群带来新的血液。遗传算法的思路是交叉两个优秀的解，往往get好的解。

交叉通过在经过选择的种群中，随机选择一对父母，将它们的染色体进行交叉，生成新的个体，替代原来的解。

常用的交叉方法有：单点交叉、多点交叉等等。

交叉就像生物里面，染色体交换基因一样的～但是并不是种群中所有个体都进行交叉的，实现时可以，设置一个交叉率和交叉概率，随机选择种群中两个体、随机一个数，小于交叉率就进行交叉操作，并根据交叉概率判断交叉的程度，从而生成新个体，反之就保留这两个体。

变异也是一种产生新个体的方式，通过改变个体上基因，期望产生更好的解。比如在以二进制编码的个体上，将里面的0、1进行等位变化啥的，就是0变1、1变0这样。同样也要考虑变异率、变异产生的新解是不可控的，可能很好，也可能很坏，不能像交叉一样，确保一定的效果，所以往往变异率设置的比较小。

❻ 遗传算法的一般算法

遗传算法是基于生物学的，理解或编程都不太难。下面是遗传算法的一般算法： 繁殖(包括子代突变)
带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发生突变)。后代是父母的产物，他们由来自父母的基因结合而成，这个过程被称为“杂交”。 各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)。为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数，叫适应度函数。 这个函数是计算个体在群体中被使用的概率。

❼ 遗传算法求解函数优化问题意义是什么

遗传算法是一种启发式优化方法，用于解决函数优化问题。它通过模拟生物进化的过程，利用自然选择、交叉和变异等操作来搜索问题的解空间，进而找到问题的最优解或近似最优解。
遗传算法在函数优化问题中的意义如下：
1. 全局优化：遗传算法可以搜索解空间中的全局最优解，而不仅仅是局部最优解。它能够避免陷入局部最优解的问题，寻找到整个解空间中的最佳解。
2. 高效性：遗传算法是一种高效的全局优化方法，尤其在解空间较大且复杂的问题中表现出色。它能够在较短的时间内找到相对较好的解，避免了穷尽搜索的困难。
3. 适应性：遗传算法不依赖于问题的具体形式和性质，适用于各种类型的函数优化问题。它能够对解空间进行自适应搜索，根据问题的特点来调整搜索策略，提高搜索效果。
4. 并行化：遗传算法具有良好的并行化特性，可以同时处理多个个体和多个解。这使得遗传算法能够充分利用计算资源，加速搜索过程，提高优化效率。
5. 可解释性：遗传算法的操作过程较为直观和可解释，每一代进化的结果都可以被描述和理解。这使得遗传算法在实际工程中具有较好的可行性和可应用性。
综上所述，遗传算法在函数优化问题中的意义主要体现在它能够全局搜索最优解、高效处理复杂问题、自适应搜索并行处理、以及具有良好可解释性等方面。