《遗传算法补充》课件

遗传算法补充遗传算法是一类模拟进化计算的优化算法，可以解决很多实际中的数值优化问题。本课件将从概念、基本流程、应用领域等多角度向您介绍遗传算法。遗传算法的概念与优势1简介遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法，初期应用于函数优化的问题。2优势具有不需要先验知识、适合复杂多变场景、全局搜索能力强、易于并行化等特点。是许多问题的有效解法。遗传算法的应用领域1机器学习用GA方法优化参数、网络构型等，可以快速有效地调优并提高模型的性能，如CNN、RNN等。2电子电路设计在电路设计中使用电路元器件参数的GA优化方法，更快速、更准确地设计出电路，提高电路设计能力。3组合优化问题解决包括TSP问题、背包问题、最大团问题等组合优化问题。4其他应用还可以用于金融优化、调度问题、参数优化、模式分类等许多问题。遗传算法的基本流程初始化根据创建的基因组大小，生成初始种群选择从当前种群中选取部分个体作为下一代的种子，以适应度为概率权重进行选择交叉随机配对无性繁殖，生成下一代群体变异对单个个体的基因进行随机突变。保证种群的多样性和个体的随机性。遗传算法的编码方式1二进制编码以字符串形式表示个体或基因，适用于占用空间小、易于变异、群体调节要求低的问题。2实数编码将输入输出参数变量作为基因，适用于连续比较数值化、最优化问题等。3排列编码将某一问题下所有可能序列作为基因，如TSP问题的各城市序列。遗传算法的群体选择策略自然选择仅选择适应度好的个体参与繁殖，模拟生物进化过程。锦标赛选择从数量较小的群体中比较适应度，选择最适应的个体进行争夺，模拟人类的竞争选择。轮盘赌选择根据适应度大小分配一定概率权重，随机挑选用于繁殖的个体。遗传算法对群体的更新方式代替压缩完整种群，直接替换。淘汰淘汰不优秀的个体，保留中、高适应度的个体继续迭代。混合将前几代优秀的个体和当前个体进行混合，产生子代。共生群体建立不同样本之间的映射关系，达到各自优化的目的，一种策略约束另一种策略。遗传算法的交叉操作1单点交叉随机一个基因位置，在该基因位置前后交换两个个体。2两点交叉选取两个位置点来交换两个个体的基因片段。3多点交叉多个位置点将两个个体的基因片段交叉配对并且合并。遗传算法的变异操作1位翻转翻转一个基因位，将0变为1或者将1变为0。2多种方式变异交换基因位置，插入基因，删除基因，缩小基因范围等。3无规律变异根据一定的概率随机地对单个基因进行变异，可以增加多样性。遗传算法的适应度函数计算适应度表示个体优劣程度的度量标准。计算方式需根据问题特性，确定适应度函数，对群体进行评估从而实现选择。作用表现适应的强弱程度对群体个体进行筛选和优化，保证群体个体的质量。遗传算法与其他优化算法的比较对比模拟退火GA适用于复杂、多峰问题，而SA适用于简单、单峰、可导问题。对比粒子群算法PSO优于GA在速度和精度上，但是粒子的速度和位置约束较大。对比蚁群算法ACO适用于具有离散变量的优化问题。GA适用于具有高度复杂结构和约束的连续变量的优化问题。遗传算法的求解难度分析NP完全性证明了很多经典问题的遗传算法复杂度为指数级，但是这些问题在ACM中都被归于NP完全类。计算困难度在实际应用中，可以根据问题复杂度通过优化编码、选择、交叉、变异操作等，达到计算上的简化。求解精度由于遗传算法的随机性和并行化，不能完全保证求得最优解，但是通常可以近似求解。遗传算法的改进与优化1多目标GA可以多维度全面评价解的好坏程度，用综合分数决定个体在种群中的优劣。2自适应GA能够自动调节优化参数，使算法更加智能化和自适应。同时也提高了精度和搜索效率。3混合算法将优化算法和其他优化的方法结合使用，如遗传算法与模拟退火、人工免疫系统等。遗传算法的并行实现1单指令多数据并行适用于简单遗传算法，种群某一基因的操作可以同时进行。2多线程并发计算适用于遗传算法的各个阶段，从而大幅度减小算法的运行时间。3基于云计算集群并行适合大规模的优化问题，分而治之，运行速度更快。遗传算法的参数设置交叉概率影响算法的收敛速度和质量，选择适度值。变异概率控制变异幅度和多样性程度，小幅变化可考虑设置较小值。种群大小影响算法解决问题的质量和速度，一般应根据问题大小适度取值。实例分析：遗传算法在TSP问题中的应用基本流程将各城市当做个体，基于距离关系设计适应度函数，在各种约束条件下寻找最优路径列表。实现方式对各城市进行随机编码，以适应度为依据，使用多种选择、交叉互换、变异和群体更新的策略最终得到最佳路径。应用领域使用遗传算法解决旅游景点游览路线规划问题，获得更有效和快捷的解决方案。实例分析：遗传算法在函数优化中的应用罗森布洛克函数优化1简介罗森布洛克函数是优化算法中的常用测试函数，表现为无处可导、多峰值函数，模拟现实的复杂优化问题。2实现步骤利用遗传算法，对每个基因进行随机编码、选择、交叉、变异操作，减少局部最优解并最终找到全局最优解。3应用效果遗传算法快速收敛，找到全局最优解的成功率更高。实例分析：遗传算法在深度学习中的应用CNN优化1简介卷积神经网络的训练算法，在超参数优化和网络结构搜索中应用最多。2实现方式遗传算法处理超参数的更新，计算不同超参数组合的适应值，筛选出适应值好的组合。3应用效果在ImageNet分类中，通过选取良好的超参数组合，提升了模型的性能和准确度。遗传算法的未来发展趋势1群体多样性上的优化考虑提高群体的多样性，鼓励算法探索和尝试新问题。2交叉互换算子优化优化交叉操作，增加算法搜索空间，提升算法性能。3增加常识和先验知识引入先验的知识和领域信息，迅速缩小搜索空间。遗传算法的局限性与不足卡在局部最优上对局部最优解的识别是遗传算法的重要课题，可能陷入局部最优解而无法收敛到全局最优解。算法参数需要精细调整不同算法参数之间的关系会导致算法搜索性能的差异，这个过程需要大量实验和计算资源。监视搜索过程的挑战由于算法的随机性和并行性，难以在