遗传算法并行化的研究.doc

遗传算法并行化的研究

学号：SC02011036

姓名：黄鑫

摘要

本文是针对遗传算法并行化进行了研究，首先简要给出了基本遗传算法的形式化描述，然后做了并行性的分析，详细介绍了遗传算法的结构化并行模型：步进模型，岛屿模型，邻接模型，最后指出了进一步要研究的课题。

关键词：遗传算法，并行计算，结构化GA

1引言

遗传算法（GA）是根据达尔文进化论“优胜劣汰，适者生存”的一种启发式搜索算法。采用选择，交叉，变异等基本变化算子在解空间同时进行多点搜索，本身固有并行性。随着大规模并行机的迅速发展，将并行机的高速性与遗传算法并行性结合起来，从而促进遗传算法的发展。然而，仅仅将基本遗传算法硬件并行化伴随着大量通讯开销等问题，从而必须对标准GA的进行改进，使得并行遗传算法不单单是遗传算法硬件并行实现，更重要的是结构化的遗传算法。本文首先给出了GA形式化描述，对基本GA的可并行性做出分析，然后给出了并行GA的模型，最后指出了并行遗传算法还需要解决的问题。

2 基本遗传算法

在这里我们不对遗传算法做过多的介绍，只是给出基本遗传算法的形式化描述：begin

(1)initialization

(1.1)产生一个初始群体

(1.2)评估第一代整个群体的适应度值

（2）while running do

(2.1)选择父代

(2.2)交叉操作

(2.3)子代变异

(2.4)评估子代的适应度

(2.5)子代取代父代，形成新的一带个体

endwhile

end

3 遗传算法的并行性分析

从第一节对遗传算法的描述，我们可以看出基本遗传算法模型是一个反复迭代的进化计算过程，通过对一组表示候选解的个体进行评价、选择、交叉、变异等操作，来产生新一代的个体(候选解)，这个迭代过程直到满足某种结束条件为止。对应于基本遗传算法的运行过程，为实现其并行化要求，可以从下面四种并行性方面着手对其进行改进和发展。

并行性Ⅰ：个体适应度评价的并行性。

个体适应度的评价在遗传算法中占用的运行时间比较大。通过对适应度并行计算方法的研究，可提高个体适应度评价的计算效率。

并行性Ⅱ：整个群体各个个体适应度评价的并行性。

群体中各个个体适应度的评价过程无相互依赖关系，这样各个个体适应度的评价或计算过程就可以相互独立、相互并行地在不同的处理机上同时进行。

并行性Ⅲ：子代群体产生过程的并行性。

从父代群体中产生下一代群体所需进行的选择、交叉、变异等遗传操作可以独立并行地进行。

并行性Ⅳ：基于群体分组的并行性。

群体中的单个或一组个体的进化过程可以相互独立地进行，在适当的时候，它们再以适当的方式交换信息。即不同个体或不同组个体的进化过程是同时进行的。在上述四种并行方式中，前三种方式并未从总体上改变简单遗传算法的特点，第四种并行方式却对简单遗传算法的结构有较大的改变，并且这种方式也最自然，在并行机或局域网环境下实现起来也最简单，所以受到了人们较大的重视。目前已开发出的并行遗传算法基本上都是基于上述四种并行机制或其组合来实现的。

4 遗传算法的并行化

为提高遗传算法的运算速度、改善其性能，人们在并行机或局域网环境下开发出了一些并行遗传算法。概括起来，这些方法大体可分为如下两类：1标准并行方法；2分解型并行方法。

4．1标准并行方法(standard parallel approach)

这类方法并不改变简单遗传算法的基本结构特点，即群体中的全部都在统一的环境中进化。其基本出发点是从局部的角度开发个体进化的并行性。在应用遗传算法进行优化计算时，各个个体的适应度计算、选择、变异等操作是可以相互独立进行的。这样，利用共享存贮器结构的并行机，就可对群体的进化过程进行并行计算以达到提高遗传算法运行速度的目的。这类方法在适应度计算量较大的场合是比较有效的，上一节所介绍的前三种并行性都可以通过这类方法来实现。但另一方面，由于并行机之间通信等的限制，选择、交叉、变异等遗传操作的对象集中在一个处理机上较为方便，所以这类方法的应用受到一些限制，在有些场合应用效果不太明显。

这种并行方法的一个典型例子是由T.C.Fogarty等开发的一个基于共享存贮器方式的并行遗传算法，该算法将全部群体存放在一个共享的存贮器中，各处理机并行评价各个个体的适应度。

4．2分解型并行方法(decomposition parallel approach)

这种方法是将整个群体划分为几个子群体，各个子群体分配在各自的处理机或局域网工作站上独立地进行简单遗传算法的进化操作，在适当的时候各个子群体之间相互交换一些信息。其基本出发点是从全局的角度开发群体进化的并行性。这种方法改变了简单遗传算法的基本特点，各子群体独立地进行进化，而不是全部群体采用同一机制进化。它是实现上述第4种并行性的方法，并且是一个简单常用、易于实现的方法。这种方法不仅能够提高遗传算法的运算速度，而且由于保持了各处理机上子群体进化的局部特性，还能够有效地回避遗传算法的早熟现象。构造这种并行遗传算法时，需要考虑下述几个主要问题:

.子群体划分方式

1.整个群体均匀地分配到各个处理机的方式(是粗粒度分配，还是细粒度分配?)。.交换信息方式

①参加信息交换的对象(哪几个处理机之间可以交换信息?)；

②交换信息的内容(是随机交换，还是择优交换?)；

③交换时间或频率(何时交换?)；

④交换信息量(交换几个个体?)。

据对这几个问题的不同处理，构成了不同类型的群体交换模型，亦即形成了不同的并行遗传算法。

⑴步进模型(stepping-stonemodel)这个模型的各个子群体中所含个体的数量多于1，各个子群体在其处理机上并行独立地运行简单遗传算法，子群体之间的信息交换只能是在地理上的邻接处理机之间进行。该模型由于对处理机之间的通信要求不高，所以实现起来比较简单。图1为步进模型的示例。

图1步进模型

⑵岛屿模型(island model)这个模型也叫做粗粒度并行遗传算法(coarse-grainedPGA)。该模型每个处理机上子群体所含个体的数量多于1，各个子群体在其各自的处理机上并行独立地运行简单遗传算法，并且随机的时间间隔、在随机选择的处理机之间交换个体信息。这种模型适用于MIMD机器，如基于Transputer的多处理机系统。

图2岛屿模型

现在我们给出岛屿模型的形式化语言描述

begin

(1)产生一个初始群体并将它划分成p个子群体

(2)for i=1 to par-do

(2.1)初始化

（2.2）评估第一代子群体的适应度

（2.3）while running do

(2.3.1)for j=1 to n(generations) do

(a)select parents

(b)reproduce

(c)mutate offspring

(d)replace parents

(e)evaluate sub-population

(2.3.2)select emigrants

(2.3.3)do step(a)and (b) in parallel

(a)send emigrants

(b)receive immigrants

endwhie

endfor

end

⑶邻接模型(neighborhood model)这个模型也叫做细粒度并行遗传算法(fine-grainedPGA)。该模型中每个处理机上只分配一个个体，即子群体只由一个个体

组成，每个子群体只和与其海明距离为1的“邻接”子群体相互交换信息。由该模型

的特点可知，即使群体中某一个体的适合度较高，其作用也仅仅是逐步地才能到其邻

近的个体，所以它能够有效地维持群体的多样性，有效地抑制早熟现象。这种模型适

用于SIMD系统，如阵列式多处理器系统或连接机。

邻接单元

5．展望

尽管并行GA的研究已经取得了很大进步，在一些实际的应用问题上达到了良好

的效果。然而，还有大量的前沿方向需要我们进一步去研究。例如，如何处理动态函

数优化问题，并行GA的理论研究，并行GA的主要参数对结果的影响，并行GA的

收敛性如何，并行GA与其他优化算法的比较，所有这些都要我们今后去解决。总的

来说，并行GA有着良好的发展和应用前景。

参考文献

[1]陈国良，王熙法，庄镇泉，王东生，《遗传算法及其应用》，人民邮电出版社，1996

[2]S.Joachim.ParallelGeneticAlgorithms:TheoryandApplications.ISOPress,1993

[3]E.G.TalbiandP.Bessiere.AParallelGeneticAlgorithmfortheGraphPartitioningProble m.In:Proc.ofthe1991Int.Conf.onSupercomputing.ACMPress,1991,312-320

[4]Enrique Alba,Marco Tomassini,Parallelism and Evolutionary Algorithms, IEEE Transaction on Evolutionary Computation,vol 6,NO.5,OCTOBER 2002

遗传算法的c语言程序

一需求分析 1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数 2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。3．测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 二概要设计 1．程序流程图 2．类型定义 int popsize; //种群大小 int maxgeneration; //最大世代数 double pc; //交叉率 double pm; //变异率 struct individual

{ char chrom[chromlength+1]; double value; double fitness; //适应度 }; int generation; //世代数 int best_index; int worst_index; struct individual bestindividual; //最佳个体 struct individual worstindividual; //最差个体 struct individual currentbest; struct individual population[POPSIZE]; 3．函数声明 void generateinitialpopulation(); void generatenextpopulation(); void evaluatepopulation(); long decodechromosome(char *,int,int); void calculateobjectvalue(); void calculatefitnessvalue(); void findbestandworstindividual(); void performevolution(); void selectoperator(); void crossoveroperator(); void mutationoperator(); void input(); void outputtextreport(); 4．程序的各函数的简单算法说明如下： （1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。 input() 函数输入种群大小，染色体长度，最大世代数，交叉率，变异率等参数。 （2）void calculateobjectvalue();计算适应度函数值。 根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。 （3）选择函数selectoperator() 在函数selectoperator()中首先用rand ()函数产生0～1间的选择算子，当适度累计值不为零时，比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子，直到达到选择算子的值那个个体就被选出，即适应度为fi的个体以fi/∑fk的概率继续存在； 显然，个体适应度愈高，被选中的概率愈大。但是，适应度小的个体也有可能被选中，以便增加下一代群体的多样性。 （4）染色体交叉函数crossoveroperator() 这是遗传算法中的最重要的函数之一，它是对个体两个变量所合成的染色体进行交叉，而不是变量染色体的交叉，这要搞清楚。首先用rand ()函数产生随机概率，若小于交叉概率，则进行染色体交叉，同时交叉次数加1。这时又要用rand()函数随机产生一位交叉位，把染色

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遗传算法并行化的研究 学号：SC02011036 姓名：黄鑫 摘要 本文是针对遗传算法并行化进行了研究，首先简要给出了基本遗传算法的形式化描述，然后做了并行性的分析，详细介绍了遗传算法的结构化并行模型：步进模型，岛屿模型，邻接模型，最后指出了进一步要研究的课题。 关键词：遗传算法，并行计算，结构化GA 1引言 遗传算法（GA）是根据达尔文进化论“优胜劣汰，适者生存”的一种启发式搜索算法。采用选择，交叉，变异等基本变化算子在解空间同时进行多点搜索，本身固有并行性。随着大规模并行机的迅速发展，将并行机的高速性与遗传算法并行性结合起来，从而促进遗传算法的发展。然而，仅仅将基本遗传算法硬件并行化伴随着大量通讯开销等问题，从而必须对标准GA的进行改进，使得并行遗传算法不单单是遗传算法硬件并行实现，更重要的是结构化的遗传算法。本文首先给出了GA形式化描述，对基本GA的可并行性做出分析，然后给出了并行GA的模型，最后指出了并行遗传算法还需要解决的问题。 2 基本遗传算法 在这里我们不对遗传算法做过多的介绍，只是给出基本遗传算法的形式化描述：begin (1)initialization (1.1)产生一个初始群体 (1.2)评估第一代整个群体的适应度值 （2）while running do (2.1)选择父代 (2.2)交叉操作 (2.3)子代变异 (2.4)评估子代的适应度 (2.5)子代取代父代，形成新的一带个体 endwhile end 3 遗传算法的并行性分析 从第一节对遗传算法的描述，我们可以看出基本遗传算法模型是一个反复迭代的进化计算过程，通过对一组表示候选解的个体进行评价、选择、交叉、变异等操作，来产生新一代的个体(候选解)，这个迭代过程直到满足某种结束条件为止。对应于基本遗传算法的运行过程，为实现其并行化要求，可以从下面四种并行性方面着手对其进行改进和发展。 并行性Ⅰ：个体适应度评价的并行性。 个体适应度的评价在遗传算法中占用的运行时间比较大。通过对适应度并行计算方法的研究，可提高个体适应度评价的计算效率。 并行性Ⅱ：整个群体各个个体适应度评价的并行性。

遗传算法的研究及应用毕业设计

毕业设计 遗传算法的研究及应用 摘要 本文分为三部分：第一部分：遗传算法的概述。主要介绍了遗传算法的基本思想、遗传算法的构成要素、遗传算法的特点、遗传算法的基本模型、遗传算法的应用情况及今后的研究方向等等的内容。第二部分：基于Matlab 7.0下的遗传算法求解函数最值问题。遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的应用。本人选择了函数优化这个应用领域，按照遗传算法的步骤，即编码、解码、计算适应度（函数值）、选择复制运算、交叉运算和变异运算，对函数进行求解最值。第三部分：对遗传算法求函数最值问题的改进。这部分主要针对本文第二部分进行改进，通过改变基本遗传算法运行参数值，如改变交叉概率Pc值和变异概率Pm值，从而使最优值更加接近相对标准下函数的最值。 关键词：遗传算法适应度交叉概率变异概率

目录 1 前言 (1) 2 遗传算法概述 (1) 2.1生物进化理论和遗传学的基本知识 (1) 2.2遗传算法的基本思想 (3) 2.3遗传算法的构成要素 (3) 2.3.1 染色体编码方法 (3) 2.3.2 适应度函数 (4) 2.3.3 遗传算子 (4) 2.3.4 基本遗传算法运行参数 (5) 2.4遗传算法的特点 (6) 2.5遗传算法的基本模型 (7) 2.6遗传算法的应用 (8) 2.7遗传算法今后的研究方向 (10) 3 基于MATLAB 7.0下的遗传算法求解函数最值问题 (11) 3.1遗传算法的标准函数 (11) 3.2解题步骤说明 (12) 3.2.1 编码问题 (12) 3.2.2 选择运算 (12) 3.2.3 交叉运算 (13) 3.2.4 变异运算 (13) 3.3运行参数说明 (14) 3.4对遗传算法求得的最值的分析 (14) 3.5运行程序以及对其解释 (14) 3.6从数学的角度求解函数最优值 (18) 3.6.1 自变量x以0.2为步进单位 (18) 3.6.2 自变量x以0.1为步进单位 (19) 3.6.3 自变量x以更精确的数为步进单位 (21)

MATLAB课程遗传算法实验报告及源代码

硕士生考查课程考试试卷 考试科目： 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：年月日午时至时

《MATLAB 教程》试题： A 、利用MATLA B 设计遗传算法程序，寻找下图11个端点最短路径，其中没有连接端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a e h k B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 C 、利用MATLAB 编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D 、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB 进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。

选择题目： B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 一、问题分析（10分） 这是一个简单的三元函数求最小值的函数优化问题，可以利用遗传算法来指导性搜索最小值。实验要求必须以matlab 为工具，利用遗传算法对问题进行求解。 在本实验中，要求我们用M 函数自行设计遗传算法，通过遗传算法基本原理，选择、交叉、变异等操作进行指导性邻域搜索，得到最优解。 二、实验原理与数学模型（20分） （1）试验原理： 用遗传算法求解函数优化问题，遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的解：在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体；并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的种群。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码，生成近似最优解。基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。 遗传算法是一种现代智能算法，实际上它的功能十分强大，能够用于求解一些难以用常规数学手段进行求解的问题，尤其适用于求解多目标、多约束，且目标函数形式非常复杂的优化问题。但是遗传算法也有一些缺点，最为关键的一点，即没有任何理论能够证明遗传算法一定能够找到最优解，算法主要是根据概率论的思想来寻找最优解。因此，遗传算法所得到的解只是一个近似解，而不一定是最优解。 （2）数学模型 对于求解该问题遗传算法的构造过程： （1）确定决策变量和约束条件；

遗传算法与优化问题

实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm —GA),就是模拟达尔文的遗传选择与自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它就是由美国Michigan大学的J、Holla nd教授于1975 年首先提出的?遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算? 1. 遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正就是基于模仿生物界遗传学的遗传过程?它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体?这个群体在问题特定的环境里生存 竞争,适者有最好的机会生存与产生后代?后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解?值得注意的一点就是，现在的遗传算法就是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身就是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法就是由进化论与遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而 在这个算法中要用到各种进化与遗传学的概念? 首先给出遗传学概念、遗传算法概念与相应的数学概念三者之间的对应关系这些概念

（2）遗传算法的步骤 遗传算法计算优化的操作过程就如同生物学上生物遗传进化的过程，主要有三个基本操作（或称为算子）:选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）. 遗传算法基本步骤主要就是：先把问题的解表示成“染色体”，在算法中也就就是以二进制编码的串，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也就就是假设的可行解.然后，把这些假设的可行解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则从中选 择出较适应环境的“染色体”进行复制 ，再通过交叉、变异过程产生更适 应环境的新一代“染色体”群.经过这样的一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就就是问题的最优解. 下面给出遗传算法的具体步骤，流程图参见图1: 第一步:选择编码策略，把参数集合（可行解集合）转换染色体结构空间； 第二步:定义适应函数，便于计算适应值； 第三步:确定遗传策略，包括选择群体大小，选择、交叉、变异方法以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数； 第四步:随机产生初始化群体； 第五步:计算群体中的个体或染色体解码后的适应值； 第六步:按照遗传策略，运用选择、交叉与变异算子作用于群体，形成下一代群体； 第七步:判断群体性能就是否满足某一指标、或者就是否已完成预定的迭代次数,不满足则返回第五步、或者修改遗传策略再返回第六步. 图1 一个遗传算法的具体步骤

大学课件--遗传算法应用的分析与研究-

遗传算法应用的分析与研究 福州八中钱自强 【摘要】 随着科技水平的不断发展，人们在生产生活中遇到的问题也日益复杂，这些问题常常需要在庞大的搜索空间内寻找最优解或近似解，应用传统算法求解已经显得相当困难。而近年来，生物学的进化论被广泛地应用于工程技术、人工智能等领域中，形成的一类有效的随机搜索算法——进化算法，有效的解决了诸多生产生活中的难题而显得越来越流行。 本文的首先将介绍进化算法的原理以及历史使大家对进化算法有一个初步的了解，其次将详细介绍应用遗传算法解题的步骤，并提出有效改进和应用建议。紧接着通过一个NP难题的优化实例让大家对遗传算法有更深刻的了解，最后通过数据分析证明其方法的有效性。 【关键词】 人工智能；进化算法；遗传算法（GA）；多目标最小生成树 目录 一、进化算法理论 1．1进化算法概述－ 2－ 1．2遗传算法介绍－ 2－ 二、遗传算法 2．1遗传算法基本流程－ 3－ 2．2遗传算法中各重要因素分析－ 3－ 2．3重要参数设置－ 6－ 三、遗传算法在多目标最小生成树问题中的应用 3．1多目标最小生成树－ 7－ 3．2应用遗传算法解决多目标最小生成树－ 9－ 3．3测试－11－ 四、结束语－15－ 附录－16－

一. 进化算法理论 1．1进化算法概述 从远古时代单细胞开始，历经环境变迁的磨难，生命经历从低级到高级，从简单到复杂的演化历程。生命不断地繁衍生息，产生出具有思维和智能的高级生命体。人类得到生命的最佳结构与形式，它不仅可以被动地适应环境，更重要的是它能够通过学习，模仿与创造，不断提高自己适应环境的能力。 进化算法就是借鉴生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法。进化算法通过模拟“优胜劣汰，适者生存”的规律激励好的结构，通过模拟孟德尔的遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构。作为随机优化与搜索算法，进化算法具有如下特点：进化算法不是盲目式的乱搜索，也不是穷举式的全面搜索，它根据个体生存环境即目标函数来进行有指导的搜索。进化算法只需利用目标的取值信息而不需要其他信息，因而适用于大规模、高度非线性的不连续、多峰函数的优化，具有很强的通用性；算法的操作对象是一组个体，而非单个个体，具有多条搜索轨迹。 1．2遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm）是进化算法的一个重要分支。它由John Holland提出，最初用于研究自然系统的适应过程和设计具有自适应性能的软件。近来，遗传算法作为问题求解和最优化的有效工具，已被非常成功地应用与解决许多最优化问题并越来越流行。 遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息互换,它实际上是模拟由个体组成的群体的整体学习过程,其中每个个体表示问题搜索空间中的一个解点.遗传算法从任一初始的群体出发,通过随机选择，交叉和变异等遗传操作,使群体一代代地进化到搜索空间中越来越好的区域,直至抵达最优解点. 遗传算法和其它的搜索方法相比,其优越性主要表现在以下几个方面：首先,遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优,即使在所定义的适应度函数非连续.不规则也能以极大的概率找到全局最优解,其次,由于遗传算法固有的并行性,使得它非常适合于大规模并行分布处理,此外,遗传算法易于和别的技术(如神经网络.模糊推理.混沌行为和人工生命等)相结合,形成性能更优的问题求解方法.

基于遗传算法的matlab源代码

function youhuafun D=code; N=50;%Tunable maxgen=50;%Tunable crossrate=0.5;%Tunable muterate=0.08;%Tunable generation=1; num=length(D); fatherrand=randint(num,N,3); score=zeros(maxgen,N); while generation<=maxgen ind=randperm(N-2)+2;%随机配对交叉 A=fatherrand(:,ind(1:(N-2)/2)); B=fatherrand(:,ind((N-2)/2+1:end)); %多点交叉 rnd=rand(num,(N-2)/2); ind=rnd tmp=A(ind); A(ind)=B(ind); B(ind)=tmp; %%两点交叉 %for kk=1:(N-2)/2 %rndtmp=randint(1,1,num)+1; %tmp=A(1:rndtmp,kk); %A(1:rndtmp,kk)=B(1:rndtmp,kk); %B(1:rndtmp,kk)=tmp; %end fatherrand=[fatherrand(:,1:2),A,B]; %变异 rnd=rand(num,N); ind=rnd[m,n]=size(ind); tmp=randint(m,n,2)+1; tmp(:,1:2)=0; fatherrand=tmp+fatherrand; fatherrand=mod(fatherrand,3); %fatherrand(ind)=tmp; %评价、选择 scoreN=scorefun(fatherrand,D);%求得N个个体的评价函数 score(generation,:)=scoreN; [scoreSort,scoreind]=sort(scoreN); sumscore=cumsum(scoreSort); sumscore=sumscore./sumscore(end); childind(1:2)=scoreind(end-1:end); for k=3:N tmprnd=rand; tmpind=tmprnd difind=[0,diff(t mpind)]; if~any(difind) difind(1)=1; end childind(k)=scoreind(logical(difind)); end fatherrand=fatherrand(:,childind); generation=generation+1; end %score maxV=max(score,[],2); minV=11*300-maxV; plot(minV,'*');title('各代的目标函数值'); F4=D(:,4); FF4=F4-fatherrand(:,1); FF4=max(FF4,1); D(:,5)=FF4; save DData D function D=code load youhua.mat %properties F2and F3 F1=A(:,1); F2=A(:,2); F3=A(:,3); if(max(F2)>1450)||(min(F2)<=900) error('DATA property F2exceed it''s range (900,1450]') end %get group property F1of data,according to F2value F4=zeros(size(F1)); for ite=11:-1:1 index=find(F2<=900+ite*50); F4(index)=ite; end D=[F1,F2,F3,F4]; function ScoreN=scorefun(fatherrand,D) F3=D(:,3); F4=D(:,4); N=size(fatherrand,2); FF4=F4*ones(1,N); FF4rnd=FF4-fatherrand; FF4rnd=max(FF4rnd,1); ScoreN=ones(1,N)*300*11; %这里有待优化

一个简单实用的遗传算法c程序完整版

一个简单实用的遗传算 法c程序 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

一个简单实用的遗传算法c程序（转载） 2009-07-28 23:09:03 阅读418 评论0 字号：大中小 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从,目录 coe/evol中的文件中获得。要求输入的文件应该命名为‘’；系统产生的输出文件为‘’。输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。 /**************************************************************************/ /* This is a simple genetic algorithm implementation where the */ /* evaluation function takes positive values only and the */ /* fitness of an individual is the same as the value of the */ /* objective function */ /**************************************************************************/ #include <> #include <> #include <> /* Change any of these parameters to match your needs */ #define POPSIZE 50 /* population size */

遗传算法概述

第1期作者简介：李红梅（1978-），女，湖南湘潭人，硕士，广东白云学院讲师，研究方向为演化计算。 1遗传算法的发展史 遗传算法（Genetic Algorithms ）研究的历史比较短，20世纪 60年代末期到70年代初期，主要由美国家Michigan 大学的John Holland 与其同事、学生们研究形成了一个较完整的理论 和方法，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。我国对于GA 的研究起步较晚，不过从20世纪90年代以来一直处于不断上升中。 2遗传算法的基本思想 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（popu- lation ）开始的，而一个种群则由经过基因（gene ）编码（coding ） 的一定数目的个体（individual ）组成。每个个体实际上是染色体（chromosome ）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。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation ）演化产生出越来越好的近似解。在每一代中，根据问题域中个体的适应度（fitness ）、大小挑选（selection ）个体，借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators ）进行组合交叉（crossover ）和变异（mutation ），产生出代 表新的解集的种群。这个过程将导致后生代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding ），可以作为问题近似最优解。 3遗传算法的一般流程 （1）随机产生一定数目的初始种群，每个个体表示为染色 体的基因编码； （2）计算每个个体的适应度，并判断是否符合优化准则。若符合，输出最佳个体及其代表的最优解并结束计算，否则转向第3步； （3）依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适应度低的个体可能被淘汰； （4）执行交叉和变异操作，生成新的个体；（5）得到新一代的种群，返回到第2步。 4遗传算法的特点 传统的优化方法主要有三种：枚举法、启发式算法和搜索 算法： （1）枚举法 可行解集合内的所有可行解，以求出精确最 优解。对于连续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就可能因离散处理而永远达不到最优解。此外，当枚举空间比较大时，该方法的求解效率比较低，有时甚至在目前先进计算机工具上无法求解。 （2）启发式算法 寻求一种能产生可行解的启发式规则， 以找到一个最优解或近似最优解。该方法的求解效率比较高，但对每一个需求解的问题必须找出其特有的启发式规则。这个启发式规则一般无通用性，不适合于其它问题。 （3）搜索算法 寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合 的一个子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或者近似最优解。该方法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识，就可在近似解的质量和效率上达到一种较好的平衡。 遗传算法不同于传统的搜索和优化方法。主要区别在于： ①遗传算法直接处理问题参数的适当编码而不是处理参数集 本身。②遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点，而不是 遗传算法概述 李红梅 （广东白云学院计算机系，广东广州510450） 摘要：遗传算法是一种全局优化的随机搜索算法。它是解决复杂优化问题的有力工具。在工程设计、演化硬件电路 设计以及人工智能等方面应用前景广阔。系统地介绍了遗传算法的发展史、基本思想、特点、主要应用领域等相关方 面。 关键词：遗传算法；搜索；进化；最优解；种群中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2009）01-0067-02 第8卷第1期2009年1月 Vol.8No.1Jan.2009 软件导刊 Software Guide

遗传算法的研究及应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/154315000.html, 遗传算法的研究及应用 作者：彭志勇邓世权 来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期 摘要：遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式，它可以应用与生活中的很多领域。 关键词：遗传算法；函数优化；生产调度；自动控制 中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02 遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式。与传统的数学模型进行比较，遗传算法有很多的不同的地方，因为它能够解决很多复杂的问题，而传统的数学模型却没办法做到。 1遗传算法的理论研究 1.1遗传算法的由来。美国密西根大学的霍兰德（Holland）将该算法应用于自然和人工系统的自适应行为的研究之中，并且在二十世纪七十年代中期，出版他的第一部著作《自然与人工系统中的适应》。随后，Holland与他的学生们将该算法进行了大力的推广，并把它应用到优化及机器学习等问题之中，而且正式定名为遗传算法。 1.2遗传算法的发展。遗传算法的兴起于20世纪70年代，而到了20世纪80年代的时 候，它正好属于一个发展中的过程，到了20世纪90年代时，它已经发展到了颠疯时刻。为一种实用性较强而又很有效率的优化技术，遗传算法的发展还是非常迅速，在国内外已经造成了非常大的影响力。 1.3遗传算法的基本思想。遗传算法是从一个种群（population）开始的，而这个种群代表问题可能潜在解集的，一个种群是由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）所组成。染色体是遗传物质的主要载体，它是由多个基因的集合，其内部表现是某种基因组合决定的。自从初始种群产生以后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小来挑选（selection）个体，遗传算法是采纳了选择、交叉、变异、迁移、局域 与邻域等自然进化模型，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），从而产生出代表新的解集的种群。 遗传算法和传统搜索算法有很大的不同，它是通过一组随机产生的初始解开始搜索过程。染色体是类似于二进制串的一串符号，对于染色体的测量，我们通常是用适应度来它的好坏

遗传算法

遗传算法的基本理论 一、起源： 早在20世纪50年代和60年代，就有少数人几个计算机科学家独立地进行了所谓的“人工进化系统”研究，其出发点是进化的思想可以发展成为许多工程问题的优化工具。早期的研究形成了遗传算法的雏形，如大多数系统都遵循“适者生存”的仿自然法则，有些系统采用了基于群体（population）的设计方案，并且加入了自然选择与变异操作，还有一些系统对生物染色体编码进行了抽象处理，应用二进制编码。由于缺乏一种通用的编码方案，人们只能依赖变异而非交叉来产生新的基因结构，早期的算法收敛甚微。20世纪60年代中期，美国Michigan大学的John Holland在A.S.Fraser和H.J.Bremermann等人工作的基础上提出了位串编码技术。这种编码既适用于变异操作，又适用于交叉（即杂交）操作。并且强调将交叉作为主要的遗传操作。随后，Holland将该算法用于自然和人工系统的自适应行为的研究中，并于1975年出版了其开创性著作“Adaption in Natural and Artificial System”。以后，Holland等人将该算法加以推广，应用到优化及机器学习等问题中，并正式定名为遗传算法。遗传算法的通用编码技术和简单有效的遗传操作作为其广泛、成功地应用奠定了基础。Holland早期有关遗传算法的许多概念一直沿用至今，可见Holland对遗传算法的贡献之大。他认为遗传算法本质上是适应算法，应用最多的是系统最优化的研究。 二、发展： 年份贡献者内容 1962Holland程序漫游元胞计算机自适应系统框架 1968Holland模式定理的建立 1971Hollstein具有交配和选择规则的二维函数优化 1972Bosworth、Foo、Zeigler提出具有复杂变异、类似于遗传算法的基因操作1972Frantz位置非线性和倒位操作研究 1973Holland遗传算法中试验的最优配置和双臂强盗问题 1973Martin类似遗传真法的概率算法理论 1975De Jong用于5个测试函数的研究基本遗传算法基准参数 1975Holland 出版了开创性著作《Adaptation in Natural and Artificial System》 1981Bethke应用Walsh函数分析模式 1981Brindle研究遗传算法中的选择和支配问题 1983Pettit、Swigger遗传算法应用于非稳定问题的粗略研究1983Wetzel用遗传算法解决旅行商问题(TSP) 1984Mauldin基本遗传算法小用启发知识维持遗传多样性1985Baker试验基于排序的选择方法 1985Booker建议采用部分匹配计分、分享操作和交配限制法1985Goldberg、Lingle TSP问题个采用部分匹配交叉 1985Grefenstette、Fitzpattrick对含噪声的函数进行测试 1985Schaffer多种群遗传算法解决多目标优化问题1986Goldberg最优种群大小估计 1986Grefenstette元级遗传算法控制的遗传算法 1987Baker选择中随机误差的减少方法 1987Goldberg复制和交叉时最小欺骗问题(MDP) 1987Goldberg、Richardson借助分享函数的小生境和物种归纳法

遗传算法理论及其研究进展

遗传算法理论及其应用研究进展 摘要：本文阐述了遗传算法的基本原理以及求解问题的一般过程，讨论了遗传算 法存在的不足和针对其不足采取的弥补措施，概述了遗传算法常见的应用领域。最后，讨论了遗传算法的未来研究方向。 关键词：遗传算法；算子；优化 Development on Genetic Algorithm Theory And Its Application Liu Jun (201320620181) (College of Mecha ni cal Engin eeri ng of Un iversity of South Chi na Hen gya ng Hunan 421001) Abstract: This paper stated the basic theory of Genetic Algorithm (GA) and the process of sol ving the problem, discussed the weak ness of gen etic algorithm and the impro ving measures about gen etic algorithm. Then summarized the com mon applicati on fields of gen etic algorithm. Fin ally, poin ted out the gen etic algorithm ' research direct ions in the future. Keywords: gen etic algorithm (GA); operator; optimizati on 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。它来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法，具有坚实的生物学基础；它提供从智 能生成过程观点对生物智能的模拟，具有鲜明的认知学意义；它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有可实现的并行计算行为；它能解决任何种类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学等领域，适用于解决复杂的非线性和多维

遗传算法的应用研究_赵夫群

2016年第17期 科技创新科技创新与应用 遗传算法的应用研究 赵夫群 （咸阳师范学院，陕西咸阳712000） 1概述 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）一词源于人们对自然进化系统所进行的计算机仿生模拟研究，是以达尔文的“进化论”和孟德尔的“遗传学原理”为基础的，是最早开发出来的模拟遗传系统的算法模型。遗传算法最早是由Fraser提出来的，后来Holland对其进行了推广，故认为遗传算法的奠基人是Holland。 随着遗传算法的不断完善和成熟，其应用范围也在不断扩大，应用领域非常广泛，主要包括工业控制、网络通讯、故障诊断、路径规划、最优控制等。近几年，出现了很多改进的遗传算法，改进方法主要包括：应用不同的交叉和变异算子；引入特殊算子；改进选择和复制方法等。但是，万变不离其宗，都是基于自然界生物进化，提出的这些改进方法。 2遗传算法的原理 遗传算法是从某一个初始种群开始，首先计算个体的适应度，然后通过选择、交叉、变异等基本操作，产生新一代的种群，重复这个过程，直到得到满足条件的种群或达到迭代次数后终止。通过这个过程，后代种群会更加适应环境，而末代种群中的最优个体，在经过解码之后，就可以作为问题的近似最优解了。 2.1遗传算法的四个组成部分 遗传算法主要由四个部分组成[1]：参数编码和初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数。编码方法中，最常用的是二进制编码，该方法操作简单、便于用模式定理分析。适应度函数是由目标函数变换而成的，主要用于评价个体适应环境的能力，是选择操作的依据。遗传操作主要包括了选择、交叉、变异等三种基本操作。控制参数主要有：串长Z，群体大小size，交叉概率Pc，变异概率Pm等。目前对遗传算法的研究主要集中在参数的调整中，很多文献建议的参数取值范围一般是：size取20~200之间，Pc取0.5~1.0之间，Pm取0~0.05之间。 2.2遗传算法的基本操作步骤 遗传算法的基本操作步骤为： （1）首先，对种群进行初始化；（2）对种群里的每个个体计算其适应度值；（3）根据（2）计算的适应度，按照规则，选择进入下一代的个体；（4）根据交叉概率Pc，进行交叉操作；（5）以Pm为概率，进行变异操作；（6）判断是否满足停止条件，若没有，则转第（2）步，否则进入（7）；（7）得到适应度值最优的染色体，并将其作为问题的满意解或最优解输出。 3遗传算法的应用 遗传算法的应用领域非常广泛，下面主要就遗传算法在优化问题、生产调度、自动控制、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等方面的应用进行介绍。 3.1优化问题 优化问题包括函数优化和组合优化两种。很多情况下，组合优化的搜索空间受问题规模的制约，因此很难寻找满意解。但是，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。朱莹等[2]提出了一种结合启发式算法和遗传算法的混合遗传算法来解决杂货船装载的优化问题中。潘欣等[3]在化工多目标优化问题中应用了并行遗传算法，实验结果表明该方法效果良好。王大东等[4]将遗传算法应用到了清运车辆路径的优化问题求解中，而且仿真结果表明算法可行有效。 3.2生产调度 在复杂生产调度方面，遗传算法也发挥了很大的作用。韦勇福等[5]将遗传算法应用到了车间生产调度系统的开发中，并建立了最小化完工时间目标模型，成功开发了车间生产调度系统模块，并用实例和仿真验证了该方法的可行性。张美凤等[6]将遗传算法和模拟退火算法相结合，提出了解决车间调度问题的混合遗传算法，并给出了一种编码方法以及建立了相应的解码规则。 3.3自动控制 在自动控制领域中，遗传算法主要用于求解的大多也是与优化相关的问题。其应用主要分为为两类，即离线设计分析和在线自适应调节。GA可为传统的综合设计方法提供优化参数。 3.4机器学习 目前，遗传算法已经在机器学习领域得到了较为广泛的应用。邢晓敏等[7]提出了将遗传算子与Michigan方法和基于Pitt法的两个机器学习方法相结合的机器学习方法。蒋培等[8]提出了一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法，该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷，使得学习者逐步探索新的知识。 3.5图像处理 图像处理是一个重要的研究领域。在图像处理过程中产生的误差会影响图像的效果，因此我们要尽可能地减小误差。目前，遗传算法已经在图像增强、图像恢复、图像重建、图像分形压缩、图像分割、图像匹配等方面应用广泛，详见参考文献[9]。 4结束语 遗传算法作为一种模拟自然演化的学习过程，原理简单，应用广泛，已经在许多领域解决了很多问题。但是，它在数学基础方面相对不够完善，还有待进一步研究和探讨。目前，针对遗传算法的众多缺点，也相继出现了许多改进的算法，并取得了一定的成果。可以预期，未来伴随着生物技术和计算机技术的进一步发展，遗传算法会在操作技术等方面更加有效，其发展前景一片光明。 参考文献 [1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社，1999，6. [2]朱莹，向先波，杨运桃.基于混合遗传算法的杂货船装载优化问题[J].中国船舰研究，2015：10（6）：126-132. [3]潘欣，等.种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题[J].化工进展，2015：34（5）：1236-1240. [4]王大东，刘竞遥，王洪军.遗传算法求解清运车辆路径优化问题[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2015（3）：132-134. [5]韦勇福，曾盛绰.基于遗传算法的车间生产调度系统研究[J].装备制造技术，2014（11）：205-207. [6]黄巍，张美凤.基于混合遗传算法的车间生产调度问题研究[J].计算机仿真，2009，26（10）：307-310. [7]邢晓敏.基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究[J].软件导刊[J].2009，8（11）：80-81. [8]蒋培.基于共同进化遗传算法的机器学习[J].湖南师范大学自然科学学报，2004，27（3）：33-38. [9]田莹，苑玮琦.遗传算法在图像处理中的应用[J].中国图象图形学报，2007，12（3）：389-396. [10]周剑利，马壮，陈贵清.基于遗传算法的人工生命演示系统的研究与实现[J].制造业自动化，2009，31（9）：38-40. [11]刘晓莉，戎海武.基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述[J].软件导刊，2013，12（12）：129-130. 作者简介：赵夫群（1982，8-），女，汉族，籍贯：山东临沂，咸阳师范学院讲师，西北大学在读博士，工作单位：咸阳师范学院教育科学学院，研究方向：三维模型安全技术。 摘要：遗传算法是一种非常重要的搜索算法，特别是在解决优化问题上，效果非常好。文章首先介绍了遗传算法的四个组成部分，以及算法的基本操作步骤，接着探讨了遗传算法的几个主要应用领域，包括优化、生产调度、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等。目前遗传算法以及在很多方面的应用中取得了较大的成功，但是它在数学基础方面相对还不够完善，因而需要进一步研究和完善。 关键词：遗传算法；优化问题；数据挖掘 67 --