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遗传算法实数编码中间重组

来源:www.goldyong99.com 时间:2024-05-12 08:50:26 作者:九九算法网 浏览: [手机版]

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遗传算法实数编码中间重组(1)

什么是遗传算法

  遗传算法是一模拟自然进化过程的优化算法,它通过模拟生物进化过程,利用遗传操作和自然选择机制来搜索最优解九 九 算 法 网。遗传算法可应用于多优化问题,例如函数优化、组合优化、机器学习等域。

实数编码遗传算法

实数编码遗传算法是遗传算法的一,它将优化问题中的解示为实数向量,而不是二进制串。实数编码遗传算法在优化连续型问题时现出色,例如函数优化、参数优化等。

实数编码遗传算法的基本流程如下:

  1. 初始化群:随机生成一定数量的实数向量作为初始iLk

2. 评适应度:对每个个体计算适应度函数值。

  3. 选择操作:根据适应度函数值选择一定数量的个体作为父代。

4. 交叉操作:对父代个体进行中间重组,生成一定数量的子代个体。

5. 变异操作:对子代个体进行变异操作,引随机扰动九+九+算+法+网

  6. 评适应度:对子代个体计算适应度函数值。

  7. 选择操作:根据适应度函数值选择一定数量的个体作为下一代群。

  8. 终止条件:当达到预设的迭代次数或满足一定的停止条件时,终止算法。

中间重组

  实数编码遗传算法中的交叉操作通常采用中间重组(intermediate recombination)方法原文www.goldyong99.com。中间重组是一基于线性插值的交叉方法,它可在父代个体之间生成连续的子代个体。

中间重组的具体操作如下:

  1. 选择两个父代个体 $x_1$ 和 $x_2$。

  2. 随机生成一个交叉点 $t$,$t$ 的取值范围为 $[0,1]$。

3. 对于每个维度 $i$,计算子代个体 $y_i$ 的值:

  $$y_i = tx_{1,i} + (1-t)x_{2,i}$$

  其中 $x_{1,i}$ 和 $x_{2,i}$ 示父代个体 $x_1$ 和 $x_2$ 在第 $i$ 个维度上的取值九~九~算~法~网

  4. 生成两个子代个体 $y_1$ 和 $y_2$。

中间重组的优点是可保证子代个体在父代个体之间进行线性插值,因此子代个体的取值范围和布与父代个体相似。此外,中间重组还可生成不合理的个体,例如越界、重复等。

遗传算法实数编码中间重组(2)

总结

实数编码遗传算法是一有效的优化算法,可应用于多连续型优化问题来源www.goldyong99.com。中间重组是实数编码遗传算法中常用的交叉方法,它可生成连续的子代个体,并了生成不合理的个体。实数编码遗传算法和中间重组都有广泛的应用前景,可在工程、科学、金融等域中发挥重要作用。

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