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【北京seo公司】遗传算法:优化算法的最经典的智能算法之一

北京seo公司遗传算法是计算数学中用于求解优化算法的最经典的智能算法之一。 日本新干线N700系列汽车的“气动双翼”独特的空气动力学造型鼻是遗传算法运算的结果。通过阅读本文,您将了解遗传算法的发展,优缺点以及示例求解过程。


遗传算法(Genetic Algorithm, GA)来源于进化论和群体遗传学,由美国的 Holland 教授于 1975 年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》[1]中首先提出。遗传算法作为一种非确定性的拟自然算法,为复杂系统的优化提供了一种新思路,对于诸多NP-Hard问题,遗传算法都有不错的表现。相对于传统算法而言,遗传算法有以下突出优点[2,3]:
1. 可适用于灰箱甚至黑箱问题;
2. 搜索从群体出发,具有潜在的并行性;
3. 搜索使用评价函数(适应度函数)启发,过程简单;
4.  收敛性较强。
5. 具有可扩展性,容易与其他算法(粒子群、模拟退火等)结合。
 
遗传算法的不足[4]:
1. 算法参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验;
2. 遗传算法的本质是随机性搜索,不能保证所得解为全局最优解;
3.遗传算法常见的编码方法有二进制编码、Gray编码等。二进制编码比较常见,但是二进制编码容易产生汉明距离注1(Hamming Distance),可能会产生汉明悬崖注2(Hamming Cliff),Gray可以克服汉明悬崖的问题,但是往往由于实际问题的复杂度过大导致Gray编码难以精确地描述问题。
4.在处理具有多个最优解的多峰问题时容易陷入局部最小值而停止搜索,造成早熟问题,无法达到全局最优。
注1:将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数
注2:相邻整数的二进制编码之间存在汉明距离,交叉和遗传难以跨越
 
  • 算法的发展与重心
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遗传算法的搜索核心是遗传算子的选择,因此对于遗传算法的研究,其中最常见的内容与方向是遗传算子,遗传算子的选择多样性也导致了算法表现的多样性,常见的选择方式如图2所示:
 
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遗传算法作为一种搜索算法,在诸多领域均有很好的表现[6],如函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器学习、图像处理、人工生命、遗传编程、机器学习、数据挖掘等。

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