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人工智能
遗传算法试验报告
试验目的
1. 熟识和把握遗传算法的原理、实质
2. 学会使用遗传算法解决问题
3. 学会编写遗传算法程序查找函数最值
试验原理
遗传算法是仿真生物遗传学和自然挑选机理, 通过人工方式所构造的一类搜寻算法,从某种程度上说遗传算法是对生物进化构成进行的数学方式仿真; 在遗传算法中染色体对应的是一系列符号序列, 在标准的遗传算法 〔 即基本遗传算法 〕中,通常用 0, 1 组成的位串表示,串上各个位置对应基因座,各位置上的取值 对应等位基因; 遗传算法对染色体进行处理, 染色体称为基因个体; 肯定数量的基因个体组成基因种群; 种群中个体的数目为种群的规模, 各个体对环境的适应程度称为适应度;
试验条件
Window NT/xp/7 及以上的操作系统
内存在 512M 以上
CPU在奔腾 II 以上
试验内容
用遗传算法解决下面函数的极大值问题;
f 〔x〕
x2 其中 x
[0,31]
遗传算法的详细实施策略不限,最好用 MATLAB
试验分析
遗传算法基本步骤
① 挑选目标函数,确定变量定义域及编码精度,形成编码方案
② 随机产生一个规模为 (即该种群中含有个体)的种群
1
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人工智能
③ 对被挑选进入匹配池中的个体进行交叉操作,形成新种群
④ 以小概率在种群 中挑选个体进行变异操作形成新种群
⑤ 运算每个个体的适值
⑥ 依据适值概率挑选 个新个体形成新种群
⑦ 检查终止条件,如满意就算法终止,当前种群中适值最高的个体即所求解;否就转③
遗传算法的优点
① 遗传算法以掌握变量的编码作为运算对象; 这种对掌握变量的编码处理方式,可以仿照自然界中生物的遗传和进化等机理,也使得我们可 以便利地处理各种变量和应用遗传操作算子;
② 遗传算法具有内在的本质并行性;
③ 遗传算法直接以目标函数值作为搜寻信息;
④ 遗传算法是采纳概率的变迁规章来指导它的搜寻方向, 其搜寻过程朝着搜寻空间的更优化的解区域移动, 它的方向性使得它的效率远远高于一般的随机算法;
⑤ 原理简洁,操作便利,占用内存少,适用于运算机进行大规模运算, 特别适合处理传统搜寻方法难以解决的大规模、 非线性组合复杂优化问题;
⑥ 由于遗传基因串码的不连续性, 所以遗传算法处理非连续混合整数规划时有其特殊的优越性, 而且使得遗传算法对某些病态结构问题具有很好的处理才能;
⑦ 遗传算法同其他算法有较好的兼容性;如可以用其他的算法求初始解;在每一代种群,可以用其他的方法求解下一代新种群;
试验步骤
算法流程图
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人工智能
开头
初始化,输入原始参 数及给定参数, gen=1
染色体编码,产生初始群体
运算种群中每个个体的适应值
终止条件的判定?
N
gen=gen+1
挑选
交叉
Y
变异 新种群
输出结果
终止
程序代码
#includestdio.h
#includetime.h
#includestdlib.h typedef struct
{
int code; // 染色体
int degree;// 适应度
}Indi;
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人工智能
Indi group[40];// 种群规模为 40 void Judge〔Indi x〕
{
x.degree=x.code*x.code;
}
int happened〔double p〕// 发生一个 p=0~1 间概率的大事
{
return rand〔〕〔int〕〔p*RAND_MAX〕;
}
void Cross〔Indi x,Indi y〕//交叉操作
{
Indi z,z1;
int temp,temp1; temp=x.code0x3; temp1=y.code0x3; z.code=x.code-temp+temp1; z1.code=y.code-temp1+temp; Judge〔z〕;
Judge〔z1〕; if〔〕
{
if〔〕 //假如新个体不如双亲,剔除之x=z;
}
else
{
if〔〕 y=z;
}
if〔〕
{
if〔〕 //假如新个体不如双亲,剔除之x=z1;
}
else
{
if〔〕 y=z1;
}
}
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