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遗传算法学习心得体会
篇一：遗传算法总结遗传算法总结遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局自适应概率搜索算法。一、遗传算法流程图图1遗传算法流程图二、遗传算法的原理和方法1）染色体编码把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法就称为编码。deJo
g曾提出了两条操作性较强的实用编码原则：编码原则一：应使用能易于产生与所求问题相关的且具有低阶、短定义长度模式的编码方案；编码原则二：应使用能使问题得到自然表示或描述的具有最小编码字符集的编码方案。编码方法主要有以下几种：二进制编码方法、格雷码编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法、参数级联编码方法、多参数交叉编码方法。2）适应值计算由解空间中某一点的目标函数值fx到搜索空间中对应个体的适应度函数值
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Fitfx的转换方法基本上有一下三种：a．直接以待解的目标函数值fx转化为适应度函数值Fitfx遗传算法学习心得体会，令fx目标函数为最大化函数Fitfxfx目标函数为最小化函数cmaxfxfxcmaxb．对于最小值的问题，做下列转化Fitfx，其中cmax是0其他fx的最大输入值。c．若目标函数为最小值问题，Fitfx1c0cfx01cfx1c0cfx01cfx若目标函数为最大值问题，Fitfx3）选择、交叉、变异遗传算法使用选择算子来对群体中的个体进行优胜劣汰操作：根据每个个体的适应度值大小选择。适应度较高的个体被遗传到下一代群体中的概率较大；适应度较低的个体的被遗传到下一代群体中的概率较小。其中选择的方法有：轮盘赌选择、随机竞争选择、最佳保留选择、
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无回放随机选择、确定式选择等。遗传算法中的所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。交叉操作主要有单点交叉、两点交叉与多点交叉、均匀交叉和算数交叉四种。遗传算法中的变异运算，是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因座的其他基因来替换，从而形成一个新的个体。主要有基本位变异、均匀变异、边界变异等几种变异操作方法。4）控制参数选择交叉概率pcpm三、算例mi
fx1x2x132x2222g1x1x2x12x25sth1x1x2x12x240xx10，x
12111）三种不同的遗传方法方法一：原模型中x1、x2均为决策变量，操作如下。a采用混合整数编码，对x1进行十进制编r