遗传算法的C#实现及应用
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准备好以上的方法后，还要注意四个参数的设定。交叉率一般为Ｏ．８左右，变异率一般为Ｏ．０５左右，群体大小、繁殖次数要根据城市数目有所变化。调试程序时，可以修改这些参数来观察优化过程的收敛快慢、最优解的跳变等。
三、程序调试
在Ｖｓ２００５中建立ｗｉｎｄｏｗｓ组件解决方案，添加现有项：基因类（ＧＡＧｅｎｅ）、染色体类（ＧＡＣｈｆｏｍｏｓｏｍｅ）、染色体比较类（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｃｏｍｐａｒｅｒ．ｃｓ）、遗传算法类（ＧＡ），调试生成（ｇａ．衄）组件。
建立ｇａＴｓＰ解决方案，添加现有项ｔｓｐＦＯＲＭ．ｃｓ窗体，添加引用ｇａ．ｄｌｌ。运行程序如下图所示。工具栏第一个按钮的作用是设置一个文本文件，以记录每一代群体的染色体组成及其适应度的值。红色曲线为每一群体中最优染色体的适应度的变化，从中可以看到优化过程的收敛情况。读者可以模仿本文的第二部分，利用ｇａ．ｄＵ解决其他问题。
旅行商问题运行图
参考文献
１．陈国良、王煦法、庄镇．遗传算法及其应用．人民邮电出版社
２．李敏强．遗传算法的基本理论与应用．科学出版社
（收稿日期：２００７年１月２６日）
遗传算法的C#实现及应用
作者：吴晓春
作者单位：
刊名：
电脑编程技巧与维护
英文刊名：COMPUTER PROGRAMMING SKILLS & MAINTENANCE
年，卷(期)：2007(3)
参考文献(2条)
1.陈国良;王煦法;庄镇遗传算法及其应用
2.李敏强;寇纪淞;林丹;李书全遗传算法的基本理论与应用
本文读者也读过(9条)
1.徐立秋遗传算法在门式刚架优化设计中的应用[学位论文]2007
2.袁锋.Yuan Feng遗传算法在自动组卷系统中的应用[期刊论文]-山东师范大学学报（自然科学版）2006,21(1)
3.刘伟基于遗传算法的桁架结构离散变量优化设计的研究与应用[学位论文]2007
4.牛国新.王育欣.姜国强.NIU Guo-xin.WANG Yu-xin.JIANG Guo-qiang油水分离控制系统设计与应用[期刊论文]-装备制造技术2008(3)
5.苏小兵.李天平.Su Xiaobing.Li Tianping基于遗传算法的在线考试系统的研究[期刊论文]-中国教育技术装备2010(36)
6.常建娥.刘飞.CHANG Jian'e.LIU Fei基于工艺流程的零件成组方法及其实现[期刊论文]-武汉大学学报（工学版）2008,41(4)
7.王飞朝.Wang Feichao遗传算法编程分析[期刊论文]-火控雷达技术2005,34(2)
8.童海峰.张成年基于遗传算法的自动组卷系统[期刊论文]-科技创新导报2008(27)
9.杨益.方潜生.高翠云.YANG Yi.FANG Qian-sheng.GAO Cui-yun求解TSP问题的遗传算法硬件实现[期刊论文]-计算机技术与发展2009,19(4)
本文链接：https://www.wendangku.net/doc/3a12199401.html,/Periodical_dnbcjqywh200703004.aspx
遗传算法的优缺点
遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种, 它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子: 选择、交叉和变异. 。数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象，使迭代无法进行。遗传算法很好地克服了这个缺点，是一种全局优化算法。 生物在漫长的进化过程中，从低等生物一直发展到高等生物，可以说是一个绝妙的优化过程。这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发，提出了遗传算法( GA)。算法中称遗传的生物体为个体( individual )，个体对环境的适应程度用适应值( fitness )表示。适应值取决于个体的染色体(chromosome),在算法中染色体常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因 (gene)。一定数量的个体组成一个群体(population )。对所有个体进 行选择、交叉和变异等操作,生成新的群体,称为新一代( new generation )。遗传算法计算程序的流程可以表示如下［3］：第一步准备工作 (i)选择合适的编码方案，将变量(特征)转换为染色体(数字串，串长为m。通常用二 进制编码。 (2 )选择合适的参数，包括群体大小(个体数M)、交叉概率PC和变异概率Pm (3、确定适应值函数f (x、。f (x、应为正值。 第二步形成一个初始群体(含M个个体)。在边坡滑裂面搜索问题中，取已分析的可能滑裂 面组作为初始群体。 第三步对每一染色体(串)计算其适应值fi ,同时计算群体的总适应值。 第四步选择 计算每一串的选择概率Pi=fi/F 及累计概率。选择一般通过模拟旋转滚花轮 ( roulette ,其上按Pi大小分成大小不等的扇形区、的算法进行。旋转M次即可选出M个串来。在计算机 上实现的步骤是：产生［0,1］间随机数r，若r 基本遗传算法及应用举例 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法。遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物。目前它已发展成一种自组织、自适应的多学科技术。 针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法——基本遗传算法。基本遗传算法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。遗传操作的过程也比较简单、容易理解。同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。 1．1．1 编码方法 用遗传算法求解问题时，不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码的操作，不断搜索出适应度较高的个体，并在群体中增加其数量，最终寻找到问题的最优解或近似最优解。因此，必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。在遗传算法中，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称之为编码。反之，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。 编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题，也是一个关键步骤。迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集｛0，1｝，也就是说，把问题空间的参数表示为基于字符集｛0，1｝构成的染色体位串。每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。一般染色体的长度L 为一固定的数，如 X=1010100 表示一个个体，该个体的染色体长度L=20。 二进制编码符号串的长度与问题所要求的求解精度有关。假设某一参数的取值范围是[a ，b]，我们用长度为L 的二进制编码符号串来表示该参数，总共能产生L 2种不同的编码，若参数与编码的对应关系为 00000000000……00000000=0 →a 00000000000……00000001=1 →a+δ ? ? ? ……=L 2-1→b 则二进制编码的编码精度1 2--= L a b δ 假设某一个个体的编码是kl k k k a a a x 21=，则对应的解码公式为 )2(121 ∑=---+=L j j L kj L k a a b a x 例如，对于x ∈[0,1023],若用长度为10的二进制编码来表示该参数的话，则下述符号串： 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 第七章 遗传算法应用举例 遗传算法提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题具体的领域。随着对遗传算法技术的不断研究，人们对遗传算法的实际应用越来越重视，它已经广泛地应用于函数优化、组合优化、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码、机器学习等科技领域。遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等多方面的应用取得了成功。本章通过一些例子，介绍如何利用第五章提供的遗传算法通用函数，编写MATLAB 程序，解决实际问题。 7.1 简单一元函数优化实例 利用遗传算法计算下面函数的最大值： ()sin(10) 2.0[1,2]f x x x x π=?+∈-， 选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9，最大遗传代数为25。 下面为一元函数优化问题的MA TLAB 代码。 figure(1); fplot ('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]); %画出函数曲线 % 定义遗传算法参数 NIND= 40; % 个体数目(Number of individuals) MAXGEN = 25; % 最大遗传代数(Maximum number of generations) PRECI = 20; % 变量的二进制位数(Precision of variables) GGAP = 0.9; % 代沟(Generation gap) trace=zeros (2, MAXGEN); % 寻优结果的初始值 FieldD = [20;-1;2;1;0;1;1]; % 区域描述器(Build field descriptor) Chrom = crtbp(NIND, PRECI); % 初始种群 gen = 0; % 代计数器 variable=bs2rv(Chrom,FieldD); % 计算初始种群的十进制转换 ObjV = variable.*sin (10*pi*variable)+2.0; % 计算目标函数值 while gen < MAXGEN, FitnV = ranking (-ObjV); % 分配适应度值(Assign fitness values) SelCh = select ('sus', Chrom, FitnV , GGAP); % 选择 SelCh = recombin ('xovsp',SelCh,0.7); % 重组 SelCh = mut(SelCh); % 变异 variable=bs2rv(SelCh,FieldD); % 子代个体的十进制转换 ObjVSel =variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; % 计算子代的目标函数值 [Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV ,ObjVSel); % 重插入子代的新种群 gen = gen+1; % 代计数器增加 % 输出最优解及其序号，并在目标函数图象中标出，Y 为最优解，I 为种群的序号 [Y,I]=max(ObjV),hold on; plot (variable (I),Y , 'bo'); trace (1,gen)=max (ObjV); %遗传算法性能跟踪 遗传算法的基本理论 一、起源： 早在20世纪50年代和60年代，就有少数人几个计算机科学家独立地进行了所谓的“人工进化系统”研究，其出发点是进化的思想可以发展成为许多工程问题的优化工具。早期的研究形成了遗传算法的雏形，如大多数系统都遵循“适者生存”的仿自然法则，有些系统采用了基于群体（population）的设计方案，并且加入了自然选择与变异操作，还有一些系统对生物染色体编码进行了抽象处理，应用二进制编码。由于缺乏一种通用的编码方案，人们只能依赖变异而非交叉来产生新的基因结构，早期的算法收敛甚微。20世纪60年代中期，美国Michigan大学的John Holland在A.S.Fraser和H.J.Bremermann等人工作的基础上提出了位串编码技术。这种编码既适用于变异操作，又适用于交叉（即杂交）操作。并且强调将交叉作为主要的遗传操作。随后，Holland将该算法用于自然和人工系统的自适应行为的研究中，并于1975年出版了其开创性著作“Adaption in Natural and Artificial System”。以后，Holland等人将该算法加以推广，应用到优化及机器学习等问题中，并正式定名为遗传算法。遗传算法的通用编码技术和简单有效的遗传操作作为其广泛、成功地应用奠定了基础。Holland早期有关遗传算法的许多概念一直沿用至今，可见Holland对遗传算法的贡献之大。他认为遗传算法本质上是适应算法，应用最多的是系统最优化的研究。 二、发展： 年份贡献者内容 1962Holland程序漫游元胞计算机自适应系统框架 1968Holland模式定理的建立 1971Hollstein具有交配和选择规则的二维函数优化 1972Bosworth、Foo、Zeigler提出具有复杂变异、类似于遗传算法的基因操作1972Frantz位置非线性和倒位操作研究 1973Holland遗传算法中试验的最优配置和双臂强盗问题 1973Martin类似遗传真法的概率算法理论 1975De Jong用于5个测试函数的研究基本遗传算法基准参数 1975Holland 出版了开创性著作《Adaptation in Natural and Artificial System》 1981Bethke应用Walsh函数分析模式 1981Brindle研究遗传算法中的选择和支配问题 1983Pettit、Swigger遗传算法应用于非稳定问题的粗略研究1983Wetzel用遗传算法解决旅行商问题(TSP) 1984Mauldin基本遗传算法小用启发知识维持遗传多样性1985Baker试验基于排序的选择方法 1985Booker建议采用部分匹配计分、分享操作和交配限制法1985Goldberg、Lingle TSP问题个采用部分匹配交叉 1985Grefenstette、Fitzpattrick对含噪声的函数进行测试 1985Schaffer多种群遗传算法解决多目标优化问题1986Goldberg最优种群大小估计 1986Grefenstette元级遗传算法控制的遗传算法 1987Baker选择中随机误差的减少方法 1987Goldberg复制和交叉时最小欺骗问题(MDP) 1987Goldberg、Richardson借助分享函数的小生境和物种归纳法 2016年第17期 科技创新科技创新与应用 遗传算法的应用研究 赵夫群 （咸阳师范学院，陕西咸阳712000） 1概述 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）一词源于人们对自然进化系统所进行的计算机仿生模拟研究，是以达尔文的“进化论”和孟德尔的“遗传学原理”为基础的，是最早开发出来的模拟遗传系统的算法模型。遗传算法最早是由Fraser提出来的，后来Holland对其进行了推广，故认为遗传算法的奠基人是Holland。 随着遗传算法的不断完善和成熟，其应用范围也在不断扩大，应用领域非常广泛，主要包括工业控制、网络通讯、故障诊断、路径规划、最优控制等。近几年，出现了很多改进的遗传算法，改进方法主要包括：应用不同的交叉和变异算子；引入特殊算子；改进选择和复制方法等。但是，万变不离其宗，都是基于自然界生物进化，提出的这些改进方法。 2遗传算法的原理 遗传算法是从某一个初始种群开始，首先计算个体的适应度，然后通过选择、交叉、变异等基本操作，产生新一代的种群，重复这个过程，直到得到满足条件的种群或达到迭代次数后终止。通过这个过程，后代种群会更加适应环境，而末代种群中的最优个体，在经过解码之后，就可以作为问题的近似最优解了。 2.1遗传算法的四个组成部分 遗传算法主要由四个部分组成[1]：参数编码和初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数。编码方法中，最常用的是二进制编码，该方法操作简单、便于用模式定理分析。适应度函数是由目标函数变换而成的，主要用于评价个体适应环境的能力，是选择操作的依据。遗传操作主要包括了选择、交叉、变异等三种基本操作。控制参数主要有：串长Z，群体大小size，交叉概率Pc，变异概率Pm等。目前对遗传算法的研究主要集中在参数的调整中，很多文献建议的参数取值范围一般是：size取20~200之间，Pc取0.5~1.0之间，Pm取0~0.05之间。 2.2遗传算法的基本操作步骤 遗传算法的基本操作步骤为： （1）首先，对种群进行初始化；（2）对种群里的每个个体计算其适应度值；（3）根据（2）计算的适应度，按照规则，选择进入下一代的个体；（4）根据交叉概率Pc，进行交叉操作；（5）以Pm为概率，进行变异操作；（6）判断是否满足停止条件，若没有，则转第（2）步，否则进入（7）；（7）得到适应度值最优的染色体，并将其作为问题的满意解或最优解输出。 3遗传算法的应用 遗传算法的应用领域非常广泛，下面主要就遗传算法在优化问题、生产调度、自动控制、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等方面的应用进行介绍。 3.1优化问题 优化问题包括函数优化和组合优化两种。很多情况下，组合优化的搜索空间受问题规模的制约，因此很难寻找满意解。但是，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。朱莹等[2]提出了一种结合启发式算法和遗传算法的混合遗传算法来解决杂货船装载的优化问题中。潘欣等[3]在化工多目标优化问题中应用了并行遗传算法，实验结果表明该方法效果良好。王大东等[4]将遗传算法应用到了清运车辆路径的优化问题求解中，而且仿真结果表明算法可行有效。 3.2生产调度 在复杂生产调度方面，遗传算法也发挥了很大的作用。韦勇福等[5]将遗传算法应用到了车间生产调度系统的开发中，并建立了最小化完工时间目标模型，成功开发了车间生产调度系统模块，并用实例和仿真验证了该方法的可行性。张美凤等[6]将遗传算法和模拟退火算法相结合，提出了解决车间调度问题的混合遗传算法，并给出了一种编码方法以及建立了相应的解码规则。 3.3自动控制 在自动控制领域中，遗传算法主要用于求解的大多也是与优化相关的问题。其应用主要分为为两类，即离线设计分析和在线自适应调节。GA可为传统的综合设计方法提供优化参数。 3.4机器学习 目前，遗传算法已经在机器学习领域得到了较为广泛的应用。邢晓敏等[7]提出了将遗传算子与Michigan方法和基于Pitt法的两个机器学习方法相结合的机器学习方法。蒋培等[8]提出了一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法，该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷，使得学习者逐步探索新的知识。 3.5图像处理 图像处理是一个重要的研究领域。在图像处理过程中产生的误差会影响图像的效果，因此我们要尽可能地减小误差。目前，遗传算法已经在图像增强、图像恢复、图像重建、图像分形压缩、图像分割、图像匹配等方面应用广泛，详见参考文献[9]。 4结束语 遗传算法作为一种模拟自然演化的学习过程，原理简单，应用广泛，已经在许多领域解决了很多问题。但是，它在数学基础方面相对不够完善，还有待进一步研究和探讨。目前，针对遗传算法的众多缺点，也相继出现了许多改进的算法，并取得了一定的成果。可以预期，未来伴随着生物技术和计算机技术的进一步发展，遗传算法会在操作技术等方面更加有效，其发展前景一片光明。 参考文献 [1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社，1999，6. [2]朱莹，向先波，杨运桃.基于混合遗传算法的杂货船装载优化问题[J].中国船舰研究，2015：10（6）：126-132. [3]潘欣，等.种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题[J].化工进展，2015：34（5）：1236-1240. [4]王大东，刘竞遥，王洪军.遗传算法求解清运车辆路径优化问题[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2015（3）：132-134. [5]韦勇福，曾盛绰.基于遗传算法的车间生产调度系统研究[J].装备制造技术，2014（11）：205-207. [6]黄巍，张美凤.基于混合遗传算法的车间生产调度问题研究[J].计算机仿真，2009，26（10）：307-310. [7]邢晓敏.基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究[J].软件导刊[J].2009，8（11）：80-81. [8]蒋培.基于共同进化遗传算法的机器学习[J].湖南师范大学自然科学学报，2004，27（3）：33-38. [9]田莹，苑玮琦.遗传算法在图像处理中的应用[J].中国图象图形学报，2007，12（3）：389-396. [10]周剑利，马壮，陈贵清.基于遗传算法的人工生命演示系统的研究与实现[J].制造业自动化，2009，31（9）：38-40. [11]刘晓莉，戎海武.基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述[J].软件导刊，2013，12（12）：129-130. 作者简介：赵夫群（1982，8-），女，汉族，籍贯：山东临沂，咸阳师范学院讲师，西北大学在读博士，工作单位：咸阳师范学院教育科学学院，研究方向：三维模型安全技术。 摘要：遗传算法是一种非常重要的搜索算法，特别是在解决优化问题上，效果非常好。文章首先介绍了遗传算法的四个组成部分，以及算法的基本操作步骤，接着探讨了遗传算法的几个主要应用领域，包括优化、生产调度、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等。目前遗传算法以及在很多方面的应用中取得了较大的成功，但是它在数学基础方面相对还不够完善，因而需要进一步研究和完善。 关键词：遗传算法；优化问题；数据挖掘 67 -- 遗传算法的C语言程序案例 一、说明 1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数 2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。3．举个例子，输入初始变量后，用y= (x1*x1)+(x2*x2)，其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 4．程序流程图 5．类型定义 int popsize; //种群大小 int maxgeneration; //最大世代数 double pc; //交叉率 double pm; //变异率 struct individual { char chrom[chromlength+1]; double value; double fitness; //适应度 }; int generation; //世代数 int best_index; int worst_index; struct individual bestindividual; //最佳个体 struct individual worstindividual; //最差个体 struct individual currentbest; struct individual population[POPSIZE]; 3．函数声明 void generateinitialpopulation(); void generatenextpopulation(); void evaluatepopulation(); long decodechromosome(char *,int,int); void calculateobjectvalue(); void calculatefitnessvalue(); void findbestandworstindividual(); void performevolution(); void selectoperator(); void crossoveroperator(); void mutationoperator(); void input(); void outputtextreport(); 6．程序的各函数的简单算法说明如下： （1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。 input() 函数输入种群大小，染色体长度，最大世代数，交叉率，变异率等参数。 （2）void calculateobjectvalue();计算适应度函数值。 根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。 （3）选择函数selectoperator() 在函数selectoperator()中首先用rand ()函数产生0～1间的选择算子，当适度累计值不为零时，比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子，直到达到选择算子的值那个个 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 遗传算法及其在TSP问题中的应用 摘要：本文首先介绍了遗传算法的基本理论与方法，从应用的角度对遗传算法做了认真的分析和研究，总结了用遗传算法提出求解组合优化问题中的典型问题——TSP问题的最优近似解的算法。其次，本文在深入分析和研究了遗传算法基本理论与方法的基础上，针对旅行商问题的具体问题，设计了基于TSP的遗传算法的选择、交叉和变异算子等遗传算子，提出了求解旅行商问题的一种遗传算法，并用Matlab语言编程实现其算法，最后绘出算法的仿真结果，并对不同结果作出相应的分析。然后，本文还针对遗传算法求解TSP时存在的一些问题对该算法进行了适当的改进。如针对初始群体、遗传算子作出适当改进，或者将遗传算法与其他方法相结合，以及在编程过程中对算法流程的改进。本人在用计算机模拟遗传算法求解TSP问题时，首先分析了用Matlab语言设计遗传算法程序的优越性，接着以遗传算法求解TSP问题为例，深入讨论了各个遗传算子的程序实现，并通过分析实验数据，得到各个遗传算子在搜索寻优过程中所起的作用，最后指出了用Matlab语言编程同用其它高级程序语言编程的差异所在，以及运用Matlab编写遗传算法程序的一些注意事项。最后，本文提出将遗传算法与其它算法相结合来求解一般问题的想法；并将遗传算法的应用范围扩展，提出可以运用遗传算法求解由TSP衍生出的各类TSP扩展问题，如求解配送/收集旅行商问题的遗传算法（TSPD）、遗传算法在货物配送问题中的应用（ST－TSP）、多旅行商问题（MTSP）等。 引言：优化问题可以自然地分为两类：一类是连续变量的优化问题；另一类是离散变量的优化问题，即所谓组合优化问题。对于连续变量的优化问题，一般是求一组实数或一个函数；而在组合优化问题中，一般是从一个无限集或有限的几个无限集中寻找一个对象——它可以是一个整数，一个集合，一个排列或者一个图，也即是从可行解中求出最优解的问题。TSP问题就是其中的典型例子，就本质上而言它可抽象为数学上的组合优化，它描述的是旅行商经N个城市的最短路径问题，因而对TSP问题的求解是数学上，同时也是优化问题中普遍关注的。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）也称为货担郎问题，是一个较古的问题，最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行问题[9]。旅行商问题可以解释为，一位推销员从自己所在城市出发，必须邀访所有城市且每个城市只能访问一次之后又返回到原来的城市，求使其旅行费用最小（和旅行距离最短）的路径。 TSP是一个典型的组合优化问题，并且是一个NP难题，所以一般很难精确地求出其最优解，因而寻找出其有效的近似求解算法就具有重要的理论意义。另一方面，很多实际应用问题，如公安执勤人员的最优巡回路线、流水作业生产线的顺序问题、车辆调度问题、网络问题、切割问题以至机组人员的轮班安排、教师任课班级负荷分配等问题，经过简化处理后，都可建模为TSP问题，因而对旅行商问题求解方法的研究也具有重要的应用价值。再者，在各种遗传算法应用实例中，其个体编码方法大多都是采用二进制编码方法或浮点数编码方法，而TSP问题是一种典型的需要使用符号编码方法的实际问题，所以，研究求解TSP问题的遗传算法，对促进遗传算法本身的发展也具有重要意义。在过去的20年里，在求解旅行商问题的最优解方面取得了极大的进展。尽管有这些成就，但旅行商问题还远未解决，问题的许多方面还要研究，很多问题还在期待满意的回答。 另外，遗传算法就其本质来说，主要是解决复杂问题的一种鲁棒性强的启发式随机 论文 题目：遗传应用算法 院系：计算机工程系 专业：网络工程 班级学号： 学生姓名： 2014年10月23日 摘要: 遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法。本文在简要介绍遗传算法的起源与发展、算法原理的基础上,对算法在优化、拟合与校正、结构分析与图谱解析、变量选择、与其他算法的联用等方面的应用进行了综述。该算法由于无需体系的先验知识,是一种全局最优化方法,能有效地处理复杂的非线性问题,因此有着广阔的应用前景。 关键词: 遗传算法; 化学计量学; 优化 THEORY AND APPL ICATION OF GENETIC AL GORITHM ABSTRACT: Genetic Algo rithm( GA) is a kind of recursive computational procedure based on the simulation of principle principles of evaluati on of living organisms in nature1Based on brief int roduction of the principle ,the beginning and development of the algorithms ,the pape r reviewed its applications in the fields of optimization ,fitting an d calibration,structure analysis and spectra interpretation variable selection ,and it s usage in combination with othersThe application o f GA needs no initiating knowledge of the system ,and therefore is a comprehensive optimization method with extensive application in terms of processing complex nonlinear problems。 KEY WORDS : Genetic Algorithm( GA) Chemometrics Optimization 遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法，它于1962年被提出，直到1989年才最终形成基本框架。遗传算法是一种借鉴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J. H. Ho llad教授提出, 其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换。该算法尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题, 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。 顾名思义,遗传算法(Genetic Algorithm ,GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法 ,即遵循适者生存、优胜劣汰的法则 ,也就是寻优过程中有用的保留 ,无用的则去除。在科学和生产实践中表现为 ,在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法 ,即找出一个最优解。这种算法是 1960 年由 基本遗传算法应用实例。用基本遗传算法求下面函数的最大值 10090060)(23++-=x x x x f 300≤≤x 个体数目取50，最大进化代数取100，离散精度取0.001，杂交概率取0.9，变异概率取0.004 1、在editor 中建立基本遗传算法函数：GA 程序如下： function[xv,fv]=GA(fitness,a,b,NP,NG,pc,pm,eps) %待优化的目标函数:fitness %自变量下界:a %自变量上界:b %种群个体数:NP %最大进化代数:NG %杂交概率:pc %自变量概率:pm %自变量离散精度:eps %目标函数取最小值时的自变量值：xm %目标函数的最小值:fv L=ceil(log2((b-a)/eps+1)); %根据离散精度，确定二进制编码需要的码长 x=zeros(NP,L); for i=1:NP x(i,:)=Initial(L);%种群初始化 fx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L)); %个体适应值 end for k=1:NG sumfx=sum(fx); %所有个体适应值之和 px=fx/sumfx; %所有个体适应值的平均值 ppx=0; ppx(1)=px(1); for i=2:NP %用于轮盘赌策略的累加 ppx(i)=ppx(i-1)+px(i); end for i=1:NP sita=rand(); for n=1:NP if sita<=ppx(n) SelFather=n; %根据轮盘赌策略确定的父亲 break; end end Selmother=floor(rand()*(NP-1))+1; %随机选择母亲 posCut=floor(rand()*(L-2))+1; %随机选择交叉点 r1=rand(); if r1<=pc %交叉 基于数据挖掘的遗传算法 xxx 摘要:本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。 关键词：数据挖掘遗传算法 Genetic Algorithm Based on Data Mining xxx Abstract：This paper defines the concepts and theories of genetic algorithm source, Introducing genetic algorithm research directions and application areas, explaining the concepts of genetic algorithms, coding rules, the three main operator and fitness function，describing genetic algorithm parameter selection process and criteria，in addition in the given combination of genetic algorithm based on the practical application. Key words: Data Mining genetic algorithm 前言 遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。遗传算法于20世界六七十年代由John Holland[1]发展而成。它提供了一个用于研究一些生物因素相互作用的框架，如配偶的选择、繁殖、物种突变和遗传信息的交叉。在自然界中，特定环境限制和压力迫使不同物种竞争以产生最适应于生存的后代。在遗传算法的世界里，会比较各种候选解的适合度，最适合的解被进一步改进以产生更加优化的解。 遗传算法借助了大量的基因术语。遗传算法的基本思想基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。生物在自然界的生存繁殖，显示对其自然环境的优异自适应能力。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机制研究和行为模拟。通过仿效生物的进化与遗传，根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作，使所要解决的问题从随机初始解一步步逼近最优解。现在已经广泛的应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。[2]在工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，成功解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。遗传算法作为一类自组织于自适应的人工智能技术，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。 1.遗传算法的应用领域和研 究方向 1.1遗传算法的特点 遗传算法作为一种新型、模拟生物进化过程的随机化搜索方法，在各类结 构对象的优化过程中显示出比传统优 化方法更为独特的优势和良好的性能。 它利用其生物进化和遗传的思想，所以 它有许多传统算法不具有的特点[3]： ※搜索过程不直接作用在变量上，而是 作用于由参数集进行了编码的个体 上。此编码操作使遗传算法可以直接 对结构对象进行操作。 ※搜索过程是从一组解迭代到另一组 解，采用同时处理群体中多个个体的 方法，降低了陷入局部最优解的可能 性，易于并行化。 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络 %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=premn mx(XX); YY=premn mx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');基本遗传算法及应用举例
遗传算法经典MATLAB代码
第七章遗传算法应用举例
遗传算法
遗传算法的应用研究_赵夫群
遗传算法的C语言程序案例
使用MATLAB遗传算法工具实例(详细) (1)【精品毕业设计】(完整版)
遗传算法及其在TSP问题中的应用
遗传算法应用论文
matlab基本遗传算法应用实例
基于数据挖掘的遗传算法
遗传算法 (2)