end for for i = 1 to M do
Select operation to P(t); end for for i = 1 to M/2 do
Crossover operation to P(t); end for for i = 1 to M do
Mutation operation to P(t); end for for i = 1 to M do
是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传
物质的主要载体，即多个基因的集合，其内
部表现是某种基因组合，它决定了个体的形
状的外部表现
3
以编码空间代替问题参数空间，从代表 问题可能有潜在解集的一个种群出发，按照
生物进化过程中适者生存、优胜略汰的原理，
以适应度作为评价个体优劣的依据，重复使
用选择、交叉、变异算子作用于群体，使之
100001
Parents 100110 011001
多点交叉
Offsprings 101010
100101
遗传算法
变异
如果现在我们从生物学的角度来看这个问题，那么请问：由上述过程产生的后代是否 有和其父母一样的性状呢？答案是否。在后代的生长过程中，它们体内的基因会发生一 些变化，使得它们与父母不同。这个过程我们称为「变异」，它可以被定义为染色体上 发生的随机变化，正是因为变异，种群中才会存在多样性。
P(t+1) = P(t); end for t = t + 1; end while End
// (1)初始化 //t是进化的代数，一代、二代、三代... //T是最大进化代数; //M是初始种群的个体数,随机生成M个个体作为初始群体 P（t）； // (2) 个体评价 计算P（t）中各个个体的适应度值；
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A L GOR I
Genetic Algorithm
遗传算法
TM
汇报人：吴钰
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遗传算法
遗传算法科学定义
Genetic Algorithm
1
遗 传 算 法 （ Genetic Algorithm, GA ） 是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传
学机理的生物进化过程的计算模型，是一种
通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一
ห้องสมุดไป่ตู้
2
个种群开始的，而一个种群则由经过基因编 码的一定数目的个体组成。每个个体实际上
main() {
freopen("E:\\output.txt", "w+", stdout); string filename = "simple_ga_input.txt"; int generation; int i; int seed;
timestamp ( ); cout << “\n"; cout << "SIMPLE_GA:\n"; cout << " C++ version\n"; cout << " A simple example of a genetic algorithm.\n";
A1(100110)
A1(001110)
A1(011001)
物件 睡袋 手电筒 瓶子 总和
重量 15 5 9 29
生存点 15 5 8 28
物件 折叠刀 手电筒 瓶子 总和
重量 2 5 9 16
生存点 10 5 8 23
A1(010100)
物件 绳索 手电筒 总和
重量 3 5 8
生存点 7 5 12
目录 CONTENTS
遗传算法定义
Genetic algorithm definition
1
遗传算法过程
Problem import
3
2
遗传算法关键技术
Biological terminology
遗传算法
Code
5
4
问题与代码实现
General realization
1
遗传算法定义
1-1 遗传算法的科学定义 1-2 生物遗传 1-3 遗传算法图解过程
1.000
遗传算法
交叉
在上一个步骤中，我们已经选择出了可以产生后代的亲本染色体。那么用生物学的 话说，所谓「交叉」，其实就是指的繁殖。现在我们来对染色体 A 1 和 A4（在上一 个步骤中选出来的）进行「交叉」，见下图：
Parents 100110
011001
单点交叉
Offsprings 011110
复TI制TLE 01 细胞分裂时，遗传物质通T过IT复LE制0而2 转移到新产生的细胞中，新细胞T就IT继LE承0了3 旧细胞的基因。
选择
以一定概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于Lo适rem应ips度um 的dolo优r sit胜ame劣t, 汰的过程
consectetuer adipiscing elit, sed
不断进化，逐渐接近最优解
遗传算法
生物遗传概念
生物遗传概念
遗传算法的概念
基因
可行解的每一分量的特征
染色体 可行解的编码
个体
可行解
种群
通过适应度函数值选取的一组可行解
交叉
两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成产生一组新的可行解
变异
编码的某一分量发生变化的过程
适应度 度量某个物种对于生存环境的适应程度
物件 绳索 折叠刀 葡萄糖 总和
重量 3 2 20 25
生存点 7 10 17 34
遗传算法
选择----轮盘赌选择
选择用来实施适者生存的原则，即 把当前的群体中的个体按照一定方法， 挑选出一部分个体，用于构建交配池
选择算子的作用效果是提高了群体 的平均适应度。由于选择算子没有产生 新个体，所以群体中最好个体的适应值 不会因为选择操作而有所改变
3
遗传算法
遗传算法步骤
evaluation
mutation
selection crossover
遗传算法
遗传算法流程图
遗传算法
遗传算法伪代码
Procedures GA： 伪代码 begin
initialize P(0); t = 0; while(t <= T) do
for i = 1 to M do Evaluate fitness of P(t);
diam nonummy nibh euismod
tincidunt ut laoreet dolore magna
aliquam erat volutpat.
2
遗传算法关键技术
2-1 初始化 2-2 适应度函数 2-3 选择 2-4交叉 2-5变异
遗传算法
遗传算法步骤
你准备要去野游 1 个月，但是 你只能背一个限重 30 公斤的背包。 现在你有不同的必需物品，它们每一 个都有自己的「生存点数」。因此， 你的目标是在有限的背包重量下，最 大化你的「生存点数」。
Offsprings
Parents
100110 011001
变异
000111 111000
在进行完一轮「遗传变异」之后，我们用适应度函数对这些新的后代进行验证，如果函数判定它 们适应度足够，那么就会用它们从总体中替代掉那些适应度不够的染色体。
遗传算法过程
3-1 遗传算法步骤 3-2 遗传算法流程图 3-3 遗传算法伪代码
F(X) = X1^2 – X1*X2 + X3
其中 0<=X1<=5 0<=X2<=5 -2<=X3<=2
求函数最大值
遗传算法
设置迭代次数,种群内个体数量，交叉率，变异率
初始化种群
确定适应值函数
选择遗传操作算子： 选择运算 交叉运算 变异运算：
停机条件
# include <cstdlib> #include <stdio.h> # include <iostream> # include <iomanip> # include <fstream> # include <iomanip> # include <math.h> # include <ctime> # include <cstring>
// (3) 选择运算 将选择算子作用于群体；
// (4) 将交叉算子作用于群体交叉运算 ;
// (5) 将变异算子作用于群体变异运算 ;
// (6) 通过以上运算得到下一代群体P（t + 1）; //终止条件判断 t≦T：t← t+1 转到步骤2
4
问题导入与代码实现
4-1 问题 4-2 代码实现 4-3 应用前景 4-4 案例分析
初始化
遗传算法
染色体可表达为二进制数串，在这个问 题中： 1 代表基因存在 0 代表基因丢失 特定位置上的基因代表了上方背包问题 表格中的物品。
第一个位置上是 睡袋 第二个位置上是 绳索 第三个位置上是 折叠刀 第四个位置上是 手电筒 第五个位置上是 瓶子 第六个位置上是 葡萄糖