毕业论文
计算机论文
经济论文
生物论文
数学论文
物理论文
机械论文
新闻传播论文
音乐舞蹈论文
法学论文
文学论文
材料科学
英语论文
日语论文
化学论文
自动化
管理论文
艺术论文
会计论文
土木工程
电子通信
食品科学
教学论文
医学论文
体育论文
论文下载
研究现状
任务书
开题报告
外文文献翻译
文献综述
范文
遗传算法研究综述+文献综述(4)
遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息,仅用评估函数来评估个体或解的优劣,并作为以后遗传操作的依据。由于遗传算法中,适应度函数要比较排序并在此基础上计算选择概率,所以适应度函数的值要取正值.由此可见,在不少场合,将目标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。
适应度函数的设计主要满足以下条件:
a)单值、连续、非负、最大化;
b) 合理、一致性;
c)计算量小;
d)通用性强。
在具体应用中,适应度函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。
4 初始群体的选取
遗传算法中初始群体中的个体是随机产生的。一般来讲,初始群体的设定可采取如下的策略:
a)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中的分布范围,然后,在此分布范围内设定初始群体。
b)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,直到初始群体中个体数达到了预先确定的规模[2]。
5遗传算法的步骤和意义[4]
1.初始化
选择一个群体,即选择一个串或个体的集合bi,i=1,2,...n。这个初始的群体也就是问题假设解的集合。一般取n=30-160。通常以随机方法产生串或个体的集合bi,i=1,2,...n。问题的最优解将通过这些初始假设解进化而求出。
2.选择
根据适者生存原则选择下一代的个体。在选择时,以适应度为选择原则。适应度准则体现了适者生存,不适应者淘汰的自然法则。
给出目标函数f,则f(bi)称为个体bi的适应度。以
(3-86)
为选中bi为下一代个体的次数。
显然.从式(3—86)可知:
(1)适应度较高的个体,繁殖下一代的数目较多。
(2)适应度较小的个体,繁殖下一代的数目较少;甚至被淘汰。
这样,就产生了对环境适应能力较强的后代。对于问题求解角度来讲,就是选择出和最优解较接近的中间解。
共4页:
上一页
1
2
3
4
下一页
上一篇:
含时间的格林函数+文献综述
下一篇:
试探方程法与方程的精确解
近五年浙江省高考数列问题专题研究
基于决策树算法的篮球联赛预测
浙教版人教版初中数学教...
如何有效利用网络资源促...
中外大学数学教学课堂的比较研究
数学语言表达在中学数学...
小学数学课堂提问的有效性研究
公寓空调设计任务书
承德市事业单位档案管理...
神经外科重症监护病房患...
C#学校科研管理系统的设计
中国学术生态细节考察《...
10万元能开儿童乐园吗,我...
AT89C52单片机的超声波测距...
志愿者活动的调查问卷表
医院财务风险因素分析及管理措施【2367字】
国内外图像分割技术研究现状