遗传算法的发展现状与应用实例

非物质文化遗产保护与传承的现状 #生活常识# #社会热点分析#

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow

也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！

.
1  引言
近年来 ,遗传算法 (GA)的卓越性能引起人们的关注 .对于以往难以解决的函数优化问题 ,复杂的多目标规划问题 ,工农业生产中的配管、配线问题 ,以及机器学习 ,图象识别 ,人工神经网络的权系数调整和网络构造等问题 ,GA是最有效的方法之一 .虽然GA在许多优化问题中都有成功的应用 ,但其本身也存在一些不足 .例如局部搜索能力差、存在未成熟收敛和随机漫游等现象 ,从而导致算法的收敛性能差 ,需要很长时间才能找到最优解 ,这些不足阻碍了遗传算法的推广应用 .如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度 ,使其更好地应用于实际问题的解决中 ,是各国学者一直探索的一个主要课题.之后世界范围内掀起了关于遗传算法的研究与应用热潮
2  遗传算法存在的问题及相应的改进措施
自然界早已显示出了基因的强大威力 ,通过这种机制 ,一系列的具有智能、自组织、自修整的器官产生了 .人们要在科学研究中效仿这些生物器官 ,那么就必须了解基因、进化的概念 .GA就是这样一种利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法 ,它不一定能寻得最优点 ,但是它可以找到更优 点 ,这种思路与人类行为中成功的标准是很相似的 .例如不必要求一支军队是最优的 ,要战胜对手只需它比对手更强即可 .因此 GA可能会暂时停留在某些非最优点上 ,直到变异发生使它跃居到另一个更优点上 . GA寻优过程的一个重要特点是它始终保持整个种群的进化 ,这样即使某个体在某时刻丧失了有用的特征 ,这种特征也会被其他个体所保留并延续发展下去 .由于 GA仅需知道目标函数的信息 ,而不需要其连续可微等要求 ,因而具有广泛的适应性 .同时它又是一种采用启发性知识的智能搜索算法 ,所以往往能在搜索空间高度复杂的问题上取得比以往算法 (如梯度法 )更好的效果D. B. Fogel提出的进化即智能的概念[1 0 ],虽然还没有被普遍接受 ,但进化在人类生存进步过程中的重要性已可见一斑 ,因此遗传算法作为生物进化思想在工程计算中的一种体现 ,其前途是光明的 .目前 GA在工程优化、信号处理、模式识别、管理决策、智能系统设计和人工生命等领域的成功利用正说明了这一点 .
2. 1　编码表示
　　 Holland在运用模式定理分析编码机制时 ,建议使用二进制编码 ,但二进制编码不能直接反映问题的固有结构 ,精度不高 ,个体长度大 ,占用计算机内存多 . Gray编码是将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码 ,其目的就是克服 Hamming悬崖的缺点,动态编码 (dynamic encoding)GA是当算法收敛到某局部最优时增加搜索的精度 ,从而使得在全局最优点附近可以进行更精确的搜索 ,增加精度的办法是在保持串长不变的前提下减小搜索区域 .对于问题的变量是实向量的情形 ,可以直接采用实数进行编码 ,这样可以直接在解的表现型上进行遗传操作 ,从而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加算法的搜索能力.复数编码[5]的GA是为了描述和解决二维问题 ,基因用 x+yi 表示 ;其还可以推广到多维问题的描述中 .多维实数编码[6 ]GA,使无效交叉发生的可能性大大降低 ,同时其合理的编码长度也有助于算法在短时间内获得高精度的全局最优解 .在组合

网址：遗传算法的发展现状与应用实例 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/236020

相关内容

九大智能优化算法复习（2）：遗传算法
数据挖掘算法与现实生活中的应用案例
人工智能技术的发展历程、现状与应用前景探讨
机器学习算法应用场景实例六十则
2023智能建筑行业发展现状 智能建筑的发展与应用具有重要的意义
【有啥问啥】探索扫地机器人中的 SLAM 算法：原理、实现与未来展望
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
m基于遗传算法的城市生活垃圾回收网络优化matlab仿真
智能时代的算法发展
存量更新视角下工业遗产保护利用的思路与方法——以北京市为例

随便看看