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遺傳算法是全局最優(yōu)算法嗎(遺傳算法是全局最優(yōu)算法嗎為什么)
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本文目錄:
一、遺傳算法是不是種群規(guī)模選取越大,全局最優(yōu)解越好!
種群規(guī)模是指任意一代中的個(gè)體總數(shù),這個(gè)是人為設(shè)定的,種群規(guī)模越大越可能找到全局解,但運(yùn)行時(shí)間也相對(duì)較長(zhǎng),一般在40-100之間取值,像我就習(xí)慣選60.
至于你所處理的問題,可以對(duì)比不同的種群規(guī)模下最優(yōu)解和運(yùn)行時(shí)間,然后折衷取。
二、為什么遺傳算法能被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域
遺傳算法在很多領(lǐng)域都得到應(yīng)用;從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的角度上考慮,最關(guān)心的是遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。在遺傳算法應(yīng)用中,應(yīng)先明確其特點(diǎn)和關(guān)鍵問題,才能對(duì)這種算法深入了解,靈活應(yīng)用,以及進(jìn)一步研究開發(fā)。一、遺傳算法的特點(diǎn) 1.遺傳算法從問題解的中集開始嫂索,而不是從單個(gè)解開始。這是遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的極大區(qū)別。傳統(tǒng)優(yōu)化算法是從單個(gè)初始值迭代求最優(yōu)解的;容易誤入局部最優(yōu)解。遺傳算法從串集開始搜索,復(fù)蓋面大,利于全局擇優(yōu)。 2.遺傳算法求解時(shí)使用特定問題的信息極少,容易形成通用算法程序。由于遺傳算法使用適應(yīng)值這一信息進(jìn)行搜索,并不需要問題導(dǎo)數(shù)等與問題直接相關(guān)的信息。遺傳算法只需適應(yīng)值和串編碼等通用信息,故幾乎可處理任何問題。 3.遺傳算法有極強(qiáng)的容錯(cuò)能力遺傳算法的初始串集本身就帶有大量與最優(yōu)解甚遠(yuǎn)的信息;通過選擇、交叉、變異操作能迅速排除與最優(yōu)解相差極大的串;這是一個(gè)強(qiáng)烈的濾波過程;并且是一個(gè)并行濾波機(jī)制。故而,遺傳算法有很高的容錯(cuò)能力。 4.遺傳算法中的選擇、交叉和變異都是隨機(jī)操作,而不是確定的精確規(guī)則。這說明遺傳算法是采用隨機(jī)方法進(jìn)行最優(yōu)解搜索,選擇體現(xiàn)了向最優(yōu)解迫近,交叉體現(xiàn)了最優(yōu)解的產(chǎn)生,變異體現(xiàn)了全局最優(yōu)解的復(fù)蓋。 5.遺傳算法具有隱含的并行性
三、遺傳算法結(jié)合貪婪算法的優(yōu)缺點(diǎn)
算法,優(yōu)化。
1、算法。遺傳算法從問題解的串集開始搜索,而不是從單個(gè)解開始。這是遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的極大區(qū)別。貪婪算法是一種不追求最優(yōu)解。
2、優(yōu)化。遺傳算法傳統(tǒng)優(yōu)化算法是從單個(gè)初始值迭代求最優(yōu)解的;容易誤入局部最優(yōu)解。遺傳算法從串集開始搜索,覆蓋面大,利于全局擇優(yōu)。貪婪算法只希望得到較為滿意解的方法。
四、遺傳算法的核心是什么?!
遺傳操作的交叉算子。
在自然界生物進(jìn)化過程中起核心作用的是生物遺傳基因的重組(加上變異)。同樣,遺傳算法中起核心作用的是遺傳操作的交叉算子。所謂交叉是指把兩個(gè)父代個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個(gè)體的操作。通過交叉,遺傳算法的搜索能力得以飛躍提高。
交叉算子根據(jù)交叉率將種群中的兩個(gè)個(gè)體隨機(jī)地交換某些基因,能夠產(chǎn)生新的基因組合,期望將有益基因組合在一起。
擴(kuò)展資料
評(píng)估編碼策略常采用以下3個(gè)規(guī)范:
a)完備性(completeness):問題空間中的所有點(diǎn)(候選解)都能作為GA空間中的點(diǎn)(染色體)表現(xiàn)。
b)健全性(soundness): GA空間中的染色體能對(duì)應(yīng)所有問題空間中的候選解。
c)非冗余性(nonredundancy):染色體和候選解一一對(duì)應(yīng)。
目前的幾種常用的編碼技術(shù)有二進(jìn)制編碼,浮點(diǎn)數(shù)編碼,字符編碼,變成編碼等。
而二進(jìn)制編碼是目前遺傳算法中最常用的編碼方法。即是由二進(jìn)制字符集{0,1}產(chǎn)生通常的0,1字符串來表示問題空間的候選解。
參考資料來源:百度百科-遺傳算法
參考資料來源:百度百科-SGA
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