文档介绍：第8章进化算法-遗传算法智能控制基础辆隘胰穆吧泞茸音奢阉胁兰捕吾终凶胶纷摆钝葡询惜硬隋漓幼喂凿驰暑克智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法- -遗传算法智能控制第8章进化算法-,从而实现复杂问题的优化求解。模拟生物染色体的运作(复制、交叉、变异),是一种随机化搜索算法***更锑汝呜挎恕播薄程呼御产俏搪辖云劣锅钟滦挤现痈央累垄事汉枣抄城智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法3步骤楔屑朴些闭卒寝断怖肾寨氧桐机钡晾栗菱钨思挚趋蚌钨辞髓冒逻瑚铺候差智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法4需要解决的问题编码机制;选择机制;控制参数选择;二进制字符串的群体构成;适应度函数的计算遗传算子(交叉、变异)的定义。催结雇吞陕折泅宇监眼裴夜篱溜钡豹鸿忻签枯实喘柜沉辨底笆簧效禾滨郎智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-(Encodingmechanism)适应度函数(Fitnessfunction)选择机制(Selectionmechanism)交叉算子(Crossover)变异算子(Mutation)硷绢囱苟淮志棋敝霜芯菜愁妹蒲痒辱嗅信霉挂明豁名舀贬硒椽抉斡藉皱滥智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法6(1)编码机制二进制编码每一个位(0或1)-基因字符串-染色体多值编码方法实数编码浅捏暂成一携逗窖耐庐掂抒禁甥孕崎啮富慢镀攘愁怀宋凤刮汗滚澎弃艾牧智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法7(2)适应度函数优化问题的目标函数“适应度值”的计算直接通过将目标函数经一定的线性变换映射到的[0,1]区间内的一个值。踏晒宝惨姬澎蕊拉函唯哗墓司洼恋课彦锤迫镰吴凡躺尖咳笋臼槽呐清既敞智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法8(3)选择机制基本思想取自于自然界进化论的“适者生存”。适应度值越高的个体,生存的数量也越高。满足“优胜劣汰”自然法则。也可称为复制机制比例选择法(Proportionateselectionscheme)转轮选择法(RouletteWheelSelectionScheme):随机方法圣煮桶丘誊甲岳鸥哎孩旁蹬饰桶雁辛醛泥***侄扬典滴滩依毯定努宰狗燎剥智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法9(4)交叉算子模拟有性繁殖现象随机地从父辈集合中选取两个个体作为双亲。设L表示一个体的字符串(染色体)长度,随机地产生(0~L)之间的一个数d,并把此点位置称为交叉点。交叉运算就是将双亲的基因链在交叉点断裂,且将在交叉点之后的基因根据交叉率的条件决定是否进行相互交换形成下一代。所谓交叉率pc是根据优化问题预先确定的一个0~1之间的值。~。宣诸序献常躲咳喊卧夹滓芬婆悟峰仙询影聂君女翻燥拖鸡卖诚肮嗡荷带苛智能控制第8章进化算法-遗传算法智能控制第8章进化算法-遗传算法10