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遗传算法简称GA〔GeneticAlgorithms〕是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为根底开展起来的。自然选择学说包括以下三个方面:
一、遗传算法的根本原理
〔1〕遗传:这是生物的普遍特征,亲代把生物信息交给子代,子代总是和亲代具有一样或类似的性状。生物有了这个特征,物种才干稳定存在。
〔2〕变异:亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差别,称为变异。变异是随机发生的,变异的选择和积累是生命多样性的根源。
〔3〕生存斗争和适者生存:具有顺应性变异的个体被保管下来,不具有顺应性变异的个体被淘汰,经过一代代的生存环境的选择作用,性状逐渐逐渐与祖先有所不同,演化为新的物种。
遗传算法将“优胜劣汰,适者生存〞的生物进化原理引入优化参数构成的编码串联群体中,按所选择的顺应度函数并经过遗传中的复制、交叉及变异对个体进展挑选,使适顺应度高的个体被保管下来,组成新的群体,新的群体既承继了上一代的信息,又优于上一代。这样周而复始,群体中个体顺应度不断提高,直到满足一定的条件。遗传算法的算法简单,可并行处置,并能到全局最优解。
遗传算法的根本操作为:
〔1〕复制〔ReproductionOperator〕
复制是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。具有高顺应度的位串更有能够在下一代中产生一个或多个子孙。
复制操作可以经过随机方法来实现。首先产生0~1之间均匀分布的随机数,假设某串的复制概率为40%,~,该串被复制,否那么被淘汰。
〔2〕交叉〔CrossoverOperator〕
复制操作能从旧种群中选择出优秀者,但不能发明新的染色体。而交叉模拟了生物进化过程中的繁衍景象,经过两个染色体的交换组合,来产生新的优良种类。
交叉的过程为:在匹配池中任选两个染色体,随机选择一点或多点交换点位置;交换双亲染色体交换点右边的部分,即可得到两个新的染色体数字串。
交叉表达了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最根本的方法,运用较广。它是指染色体切断点有一处,例:
〔3〕变异(MutationOperator)
变异运算用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶尔要素引起的基因突变,它以很小的概率随机地改动遗传基因〔表示染色体的符号串的某一位〕的值。在染色体以二进制编码的系统中,它随机地将染色体的某一个基来由1变为0,或由0变为1。
假设只需选择和交叉,而没有变异,那么无法在初始基因组合以外的空间进展搜索,使进化过程在早期就堕入部分解而进入终止过程,从而影响解的质量。为了在尽能够大的空间中获得质量较高的优化解,必需采用变异操作。
二、遗传算法的特点
〔1〕遗传算法是对参数的编码进展操作,而非对参数本身,这就是使得我们在优化计算过程中可以自创生物学中染色体和基因等概念,模拟自然界中生物的遗传和进化等机理;
〔2〕遗传算法同时运用多个搜索点的搜索信息。传统的优化方法往往是从解空间的单个初始点开场最优解的迭代搜索过程,单个搜索点所提供的信息不多,搜索效率不高,有时甚至使搜索过程局限于部分最优解而停滞不前。