遗传算法

一.理论基础 1.非线性规划 1.非线性规划 研究一个n元函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题，在信赖域法、稀疏拟牛顿法、并行计算、内点法和有限存储法等领域研究。 2.非线性规划函数 matlab中的 fmincon 基本用法 :x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub);其中， fun 是用M文件定义的函数f(x),代表了(非)线性目标函;x0是x的初始值; A,b,Aeq,beq 定义了线性约束 ,如果没有线性约束，则A=[],b=[],Aeq=[],beq=[]; lb和ub 是变量x的下界和上界，如果下界和上界没有约束，则lb=[],ub=[],也可以写成lb的各分量都为 -inf,ub的各分量都为inf。 3.优缺点 经典非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力较强，但是全局搜索能力较弱。 2.遗传算法的思想 1.简介 适者生存”是自然界的一大规律，优胜劣汰，顾名思义，遗传算法可用来解决最优的问题。遗传算法就是一个优胜劣汰的过程，最终选择出最好的群体。非常适用于处理传统搜索算法难以解决的复杂和非线性优化问题。目前，遗传算法广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。 2.核心思想 就是对一定数量个体组成的生物种群进行选择、交叉、变异等遗传操作,最终求得 最优解或近似最优解 。在进行遗传操作时

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）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，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，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，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）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，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，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，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

@ 遗传算法 参考문병로的쉽게 배우는 유젼 알고리즘（本人原创，转载请附原文链接） Chapter 05 扩展问题 01：染色体表达的拓展重分类 02：高级归一化 03：具有多个目标函数的GA 04：混合遗传算法（Hybrid GA） 05：粒子群优化算法 06：并行遗传算法 07：共进化 共同进化，原本也不是很好，但是因为其他优秀的存在，也在共同进化。 08: 种群的多样性 09：交叉操作的混合和协同效果 开发和探索。 来源： CSDN 作者： ZHOU_YU0715 链接： https://blog.csdn.net/ZHOU_YU0715/article/details/103764591

@遗传算法 参考문병로的쉽게 배우는 유젼 알고리즘 Chapter 02 问题表现 01：解决方案 遗传算法主要针对优化问题。在进化中的N多解中找到最佳质量解。 02：二进制表现VS K进制表现 03：格雷编码 04：变量表示 05：基于位置的表现形式VS基于顺序表现形式 06：一维表示VS多维表示 07：基因重排 08：树表示 来源： CSDN 作者： ZHOU_YU0715 链接： https://blog.csdn.net/ZHOU_YU0715/article/details/103764207

1.基本遗传算法 1.1遗传算法的基本思想 在求解问题时从多个解开始，然后通过一定的法则进行逐步迭代以产生新的解。 1.2遗传算法设计的基本内容 1.编码方案：怎样把优化问题的解进行编码。 2.适应度函数：怎样根据目标函数构建适应度函数。 3.选择策略：优胜劣汰。 4.控制参数：种群的规模、算法执行的最大代数、 执行不同遗传操作的概率等。 5.遗传算子：选择、交叉、变异。 6.算法终止准则：规定一个最大的演化代数，或算 法在连续多少代以后解的适应值没有改进。 1.3遗传算法的五个基本要素  参数编码  初始群体的设定  适应度函数的设计  遗传操作设计  控制参数设定 2.遗传算法的基本算法 2.1 编码 2.1.1 位串编码 一维染色体编码方法：将问题空间的参数编码为一维排列的染色体的方法。 （1）二进制编码 用若干二进制数表示一个个体，将原问题的解空间映射到位串空间 B={0，1}上，然后在位串空间上进行遗传操作。 （2）Gray编码 将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码。 2.1.2 实数编码 用若干实数表示一个个体，然后在实数空间上进行遗传操作。采用实数表达法不必进行数制转换，可直接在解的表现型上进行遗传操作。 2.1.3 多参数级联编码 把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。多参数映射编码中的每个子串对应各自的编码参数，

旅行商问题（Travelling salesman problem, TSP）: 一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。 遗传算法（Genetic Algorithm）: 模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从一组候选解构成的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体，并借助于的遗传算子进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群按照自然进化一样产生后生代种群，并且更适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。 如图所示，在遗传算法中，一共有如下几个步骤： 初始化：设置进化代数计数器 t=0、设置最大进化代数 T、交叉概率、变 异概率、随机生成 M 个个体作为初始种群 P 个体评价：计算种群 P 中各个个体的适应度 选择运算：将选择算子作用于群体。以个体适应度为基础，选择最优个体 直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代 交叉运算

一、基本信息 标题：《基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现 》 时间：2016 来源：西北农林科技大学 关键字：自动组卷；遗传算法；早熟；收敛 二、研究内容 问题定义：针对传统的组卷算法组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高的问题，本文提出结合BP算法对遗传算法中遗传因子进行学习训练，提高染色体的适应度，采用目标试卷的题数进行实数编码替代传统的二进制编码方式，对染色体长度进行优化，解决传统遗传算法出现早熟、收敛慢的现象。利用优化的遗传算法设计并实现一个自动组卷系统。 三、流程图 四、总结 通过阅文献《基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现 》资料，对自动组卷系统进行需求分析，对其功能 进行了详细设计，遗传算法组卷。其算法采用试卷总数和试题数目对应 关系映射（编码）成染色体，大大缩短染色体长度，充分利用传统遗传算法的全局搜索， 再结合 BP 算法的优势，解决了传统遗传算法的早熟和收敛慢的问题。以 B/S 架构技术为依托，设计了基于遗传算法的自动组卷系统。 来源： https://www.cnblogs.com/q1w2e3r4/p/12002862.html

学习记录 MATLAB安装遗传算法工具箱 在做项目的过程中学习到一些知识，但经常性遗忘，希望在文章里保存一下，方便复习~ 下载遗传算法工具箱 下载地址：https://pan.baidu.com/s/19xh1CmdPPXhj-t0G5hYh4w?errno=0&errmsg=Auth%20Login%20Sucess&&bduss=&ssnerror=0&traceid= 修改文件名 新建两个txt文档，分别输入 ren *.M *.jpg ren *.jpg *.m 然后将txt文档扩展名修改为.bat，分别执行。 这样就可以将原文件夹中的.M文件修改为.m文件。 添加路径 找到matlab路径设置 点击添加文件夹，即可 来源： CSDN 作者： joshua_cv 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41418546/article/details/103751578

遗传算法 基本原理 遗传算法是建立在自然选择和群众遗传学机理基础上的随机，迭代，进化，具有广泛适应性的搜索算法。 算法步骤 初始化种群 计算中群上每个个体额适应度 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体。 按概率 P c P_c P c ​ 进行交叉操作 按概率 P m P_m P m ​ 进行编译操作 若没有满足某种停止条件转入2，否则进行下一步 输出种群中适应度最优的染色体作为问题的满意解或最优解 编码问题 编码是遗传算法要解决的重要问题。常用的有二进制编码，格雷编码，实数编码，符号编码等。 群体设定 遗传操作是对多个个体同时进行的，中多个个体组成了群体。群体规模，即群体中包括的个体数目如何确定。有两个要考虑的因素。a：初始群体的设定；首先根据问题固有知识，设法把握最优解所占空间在整个问题空间的分布范围，然后在分布范围内设定初始群体。然后先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中数量达到了预先设定的值。b：进化过程各代的规模如何维持。 遗传操作 遗传操作包括三个基本遗传算子，交叉，变异，选择。这三个算子有一下特点：a，三个遗传算子的操作都是随机的。b，三个算子所取的概率，与编码方式，群体大小，初始群体以及适应度函数的函数的设定密切相关。c：三个算子的操作方法和个体的编码方式直接有关。 交叉运算