遗传算法

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  应用遗传算法求解多峰函数的十分值,是我的一项课程作业,做完以后,特地把文档整顿出来做个记录。全部内容以下:

  编程完成遗传算法,并求解多峰函数的十分值。多峰函数的表达式以下所示:

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  用MATLAB做出函数的图象以下:

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  遗传算法(GA,Genetic Algorithm),也称为退化算法。遗传算法是受达尔文的退化论的启发,自创生物退化过程而提出的一种启发式搜刮算法。其主要特色是直接对结构对象停止操作,因此分歧于其他求解最优解的算法,遗传算法不存在求导和对函数延续性的限制,采取概率化的寻优方法,不需求肯定的规矩就可以主动获得和指导优化的搜刮空间,自适应地调剂搜刮标的目标。

  以上是对遗传算法相对笼统的总结,为了更具体笼统的说明遗传算法的通俗道理,我们起首引见一些生物学上的概念:

  ①种群:分歧生物集体构成的群体,生物的退化以群体的方法停止,如许的一个群体称为种群;

  ②集体:构成种群的单个生物;

  ③基因:带有遗传信息的DNA片段,可以深刻的将基因了解为一段信息,这段信息决定的生物集体的性状;

  ④表现型:依据基因构成的集体的外部表现;

  ⑤适应度:生物集体关于生活情况的适应水平,越适应那么其得以存活和繁衍的概率就越大年夜;

  ⑥遗传:经过繁衍过程,子代将从父母双方各获得一局部基因,构成新的自己的基因,这个过程当中,会爆发基因的复制、交叉,也会以较低的概率爆发基因突变;

  ⑦天然选择:物竞天择,适者生活的天然镌汰机制。具体为对情况适应度高的集体参与繁衍的时机比拟多,后代就会愈来愈多。适应度低的集体参与繁衍的时机比拟少,后代就会愈来愈少;

  ⑧退化:种群经过代际繁衍不时适应生活情况的过程,在这个过程当中,以对外界情况的适应度为评判规范,生物的性状不时掉掉落改良。

  了解了这些术语的含义,我们便可以进一步说说生物退化的过程了。因为天然选择是客不美观存在的,即生物只能修改自己去适应情况,那么在天然选择的过程当中,适应度低的集体会被镌汰,适应度高的集体被保管,高适应度的父体与母体又有更高的概率繁衍出适应度高的子代,因此在一代又一代的繁衍以后,高适应度的集体在种群中所占的比例愈来愈大年夜,种群就如许完成了退化。

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