人工智能_人工智能导论课件第6章遗传算法及其应用导论.ppt
《人工智能_人工智能导论课件第6章遗传算法及其应用导论.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《人工智能_人工智能导论课件第6章遗传算法及其应用导论.ppt(63页珍藏版)》请在启牛文库网上搜索。
1、Introduction of Artificial Intelligence第第 6 章章 遗传算法及其应用遗传算法及其应用教材:教材: 王万良王万良人工智能导论人工智能导论(第(第3版)版) 高等教育出版社高等教育出版社第6章遗传算法及其应用o遗遗传传算算法法(GA)是是一一类类借借鉴鉴生生物物界界自自然然选选择择和和自自然然遗遗传传机机制制的的随随机机搜搜索索算算法法,非非常常适适用用于于处处理理传传统统搜搜索索方方法法难难以以解解决决的的复复杂杂和和非非线线性性优优化化问问题题。遗遗传传算算法法可可广广泛泛应应用用于于组组合合优优化化、机机器器学学习习、自自适适应应控控制制、规规划划设
2、设计计和和人人工工生生命命等等领领域域,是是21世世纪纪有有关关智智能能计计算中的重要技术之一。算中的重要技术之一。o本本章章首首先先详详细细介介绍绍遗遗传传算算法法的的基基本本算算法法,然然后后介介绍绍双双倍倍体体、双双种种群群、自自适适应应等等比比较较典典型型的的改改进进遗遗传传算算法法,最最后后简简单单介介绍绍了了遗遗传传算算法法在在生生产产调调度度中中的的应应用用。在在此此基基础础上上,读读者者可可以以进进一一步步学学习习遗遗传传算算法法以以及及其其他进化算法的内容。他进化算法的内容。 2第6章遗传算法及其应用o6.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 o6.2 遗传算法的基本
3、算法遗传算法的基本算法 o6.3 遗传算法的改进算法遗传算法的改进算法 o6.4 遗传算法的应用遗传算法的应用3第6章遗传算法及其应用6.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 o6.2 遗传算法的基本算法遗传算法的基本算法 o6.3 遗传算法的改进算法遗传算法的改进算法 o6.4 遗传算法的应用遗传算法的应用46.1遗传算法的产生与发展 遗遗传传算算法法(geneticalgorithms,GA):一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。5
4、6.1遗传算法的产生与发展6.1.1 遗传算法的生物背景遗传算法的生物背景6.1.2 遗产算法的基本思想遗产算法的基本思想6.1.3 遗产算法的发展历史遗产算法的发展历史6.1.4 设计遗产算法设计遗产算法的基本原则与内容的基本原则与内容66.1.1遗传算法的生物学背景o适适者者生生存存:最最适适合合自自然然环环境境的的群群体体往往往往产产生生了了更更大大的的后后代代群群体。体。 o生物进化的基本过程:生物进化的基本过程:染染色色体体(chromosome):生生物物的遗传物质的主要载体。的遗传物质的主要载体。基基因因(gene):扩扩展展生生物物性性状状的的遗遗传传物物质质的的功功能能单单元
5、元和和结结构单位。构单位。基基因因座座(locus):染染色色体体中中基因的位置。基因的位置。等等位位基基因因(alleles):基基因因所取的值。所取的值。76.1.2遗传算法的基本思想生物遗传概念生物遗传概念遗产算法中的应用遗产算法中的应用适者生存适者生存目标值比较大的解被选择的可能性大目标值比较大的解被选择的可能性大个体(个体(Individual)解解染色体(染色体(Chromosome) 解的编码(字符串、向量等)解的编码(字符串、向量等)基因(基因(Gene)解的编码中每一分量解的编码中每一分量适应性(适应性(Fitness)适应度函数值适应度函数值群体(群体(Population
6、)根根据据适适应应度度值值选选定定的的一一组组解解(解解的的个个数数为群体的规模)为群体的规模)婚配(婚配(Marry)交交叉叉(Crossover)选选择择两两个个染染色色体体进进行行交叉产生一组新的染色体的过程交叉产生一组新的染色体的过程变异(变异(Mutation)编码的某一分量发生变化的过程编码的某一分量发生变化的过程86.1.2遗传算法的基本思想 遗传算法的基本思想:遗传算法的基本思想: 在在求求解解问问题题时时从从多多个个解解开开始始,然然后后通通过过一一定定的的法法则进行逐步迭代以产生新的解。则进行逐步迭代以产生新的解。96.1.3遗传算法的发展历史o1962年,Fraser提出
7、了自然遗传算法。o1965年,Holland首次提出了人工遗传操作的重要性。o1967年,Bagley首次提出了遗传算法这一术语。o1970年,Cavicchio把遗传算法应用于模式识别中。o1971年,Hollstien在论文计算机控制系统中人工遗传自适应方法中阐述了遗传算法用于数字反馈控制的方法。o1975年,美国J.Holland出版了自然系统和人工系统的适配;DeJong完成了重要论文遗传自适应系统的行为分析。o20世纪80年代以后,遗传算法进入兴盛发展时期。106.1.4遗传算法设计的基本内容 编码方案编码方案:怎样把优化问题的解进行编码。怎样把优化问题的解进行编码。适应度函数适应度
8、函数:怎样根据目标函数构建适应度函数。怎样根据目标函数构建适应度函数。选择策略选择策略:优胜劣汰。优胜劣汰。控控制制参参数数:种种群群的的规规模模、算算法法执执行行的的最最大大代代数数、执行不同遗传操作的概率等。执行不同遗传操作的概率等。遗传算子遗传算子:选择、交叉、变异选择、交叉、变异。算算法法终终止止准准则则:规规定定一一个个最最大大的的演演化化代代数数,或或算算法在连续多少代以后解的适应值没有改进。法在连续多少代以后解的适应值没有改进。11第6章遗传算法及其应用o6.1 遗传算法的产生与发展遗传算法的产生与发展 6.2 遗传算法的基本算法遗传算法的基本算法 o6.3 遗传算法的改进算法遗
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 人工智能 导论 课件 遗传 算法 及其 应用