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用遗传算法求?/p>

TSP

问题

 

遗传算法?/p>

Genetic Algorithm

—?/p>

GA

),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘

汰的生物进化过程的计算模型,它是由美?/p>

Michigan

大学?/p>

J.Holland

教授?/p>

1975

年首先提出的?/p>

J.Holland

教授和它的研究小组围绕遗传算法进行研究的宗旨有两

个:抽取和解释自然系统的自适应过程以及设计具有自然系统机理的人工系统?/p>

遗传算法的大致过程是这样的:

将每个可能的解看作是群体中的一个个体或染色

体,

并将每个个体编码成字符串的形式,

根据预定的目标函数对每个个体进行?/p>

价,即给出一个适应度值。开始时,总是随机的产生一些个体,根据这些个体?/p>

适应度,

利用遗传算子

—?/p>

选择

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Selection

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交叉

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Crossover

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变异

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Mutation

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对它们重新组合,

得到一群新的个体?/p>

这一群新的个体由于继承了上一代的一?/p>

优良特性,明显优于上一代,

以逐步向着更优解的方向进化?/p>

遗传算法主要的特

点在于:简单、通用、鲁棒性强。经过二十多年的发展,遗传算法已经在旅行?/p>

问题、生产调度、函数优化、机器学习等领域得到成功的应用?/p>

 

 

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法?/p>

与传统的?/p>

化算法相比,主要有以下特点:

 

1

?/p>

 

遗传算法以决策变量的编码作为运算对象?/p>

传统的优化算法往往直接?/p>

策变量的实际植本身,

而遗传算法处理决策变量的某种编码形式?/p>

使得我们可以

借鉴生物学中的染色体和基因的概念,可以模仿自然界生物的遗传和进化机理?/p>

也使得我们能够方便的应用遗传操作算子?/p>

 

2

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遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其它辅助信息?/p>

 

3

?/p>

 

遗传算法使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性?/p>

 

4

?/p>

 

遗传算法使用概率搜索技术,而非确定性规则?/p>

 

遗传算法是基于生物学的,

理解或编程都不太难?/p>

下面是遗传算法的一般算

法步骤:

 

1

、创建一个随机的初始状?/p>

 

初始种群是从解中随机选择出来的,

将这些解比喻为染色体或基因,

该种?

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遗传算法的大致过程是这样的:

将每个可能的解看作是群体中的一个个体或染色

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并将每个个体编码成字符串的形式,

根据预定的目标函数对每个个体进行?/p>

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以逐步向着更优解的方向进化?/p>

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问题、生产调度、函数优化、机器学习等领域得到成功的应用?/p>

 

 

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法?/p>

与传统的?/p>

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而遗传算法处理决策变量的某种编码形式?/p>

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也使得我们能够方便的应用遗传操作算子?/p>

 

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遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其它辅助信息?/p>

 

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遗传算法使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性?/p>

 

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遗传算法使用概率搜索技术,而非确定性规则?/p>

 

遗传算法是基于生物学的,

理解或编程都不太难?/p>

下面是遗传算法的一般算

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初始种群是从解中随机选择出来的,

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遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法?/p>

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遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其它辅助信息?/p>

 

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用遗传算法求解TSP问题 - 百度文库
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遗传算法以决策变量的编码作为运算对象?/p>

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