遺傳算法_matlab

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1、4.2遺傳算法MATLAB程序設(shè)計(jì)4.2.1程序設(shè)計(jì)流程及參數(shù)選取4.2.1.1遺傳算法程序設(shè)計(jì)偽代碼BEGINt=0;%GenerationsNO.初始化P(t);%InitialPopulationorChromosomes計(jì)算P(t)的適應(yīng)值;while(不滿(mǎn)足停止準(zhǔn)則)dobegint=t+1;從P(t-1)中選擇P(t);%Selection重組P(t);%CrossoverandMutation計(jì)算P(t)的適應(yīng)值;endEND4.2.1.2遺傳算法的參數(shù)設(shè)計(jì)原則在單純的遺傳算法當(dāng)中，也并不總是收斂，即使在單峰或單調(diào)也是如此。這是因?yàn)榉N群的進(jìn)化能力

2、已經(jīng)基本喪失，種群早熟。為了避免種群的早熟，參數(shù)的設(shè)計(jì)一般遵從以下原則[5]：（1）種群的規(guī)模：當(dāng)群體規(guī)模太小時(shí)，很明顯會(huì)出現(xiàn)近親交配，產(chǎn)生病態(tài)基因。而且造成有效等位基因先天缺乏，即使采用較大概率的變異算子，生成具有競(jìng)爭(zhēng)力高階模式的可能性仍很小，況且大概率變異算子對(duì)已有模式的破壞作用極大。同時(shí)遺傳算子存在隨機(jī)誤差（模式采樣誤差），妨礙小群體中有效模式的正確傳播，使得種群進(jìn)化不能按照模式定理產(chǎn)生所預(yù)測(cè)的期望數(shù)量；種群規(guī)模太大，結(jié)果難以收斂且浪費(fèi)資源，穩(wěn)健性下降。種群規(guī)模的一個(gè)建議值為0~100。（2）變異概率：當(dāng)變異概率太小時(shí)，種群的多樣性下降太快，容易導(dǎo)致有效

3、基因的迅速丟失且不容易修補(bǔ)；當(dāng)變異概率太大時(shí)，盡管種群的多樣性可以得到保證，但是高階模式被破壞的概率也隨之增大。變異概率一般取0.0001~0.2。（3）交配概率：交配是生成新種群最重要的手段。與變異概率類(lèi)似，交配概率太大容易破壞已有的有利模式，隨機(jī)性增大，容易錯(cuò)失最優(yōu)個(gè)體；交配概率太小不能有效更新種群。交配概率一般取0.4~0.99。（4）進(jìn)化代數(shù)：進(jìn)化代數(shù)太小，算法不容易收斂，種群還沒(méi)有成熟；代數(shù)太大，算法已經(jīng)熟練或者種群過(guò)于早熟不可能再收斂，繼續(xù)進(jìn)化沒(méi)有意義，只會(huì)增加時(shí)間開(kāi)支和資源浪費(fèi)。進(jìn)化代數(shù)一般取100~500。（5）種群初始化：初始種群的生成是隨機(jī)

4、的；在初始種群的賦予之前，盡量進(jìn)行一個(gè)大概的區(qū)間估計(jì)，以免初始種群分布在遠(yuǎn)離全局最優(yōu)解的編碼空間，導(dǎo)致遺傳算法的搜索范圍受到限制，同時(shí)也為算法減輕負(fù)擔(dān)。4.2.1.3適應(yīng)度函數(shù)的調(diào)整（1）在遺傳算法運(yùn)行的初期階段群體中可能會(huì)有少數(shù)幾個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度相對(duì)其他個(gè)體來(lái)說(shuō)非常高。若按照常用的比例選擇算子來(lái)確定個(gè)體的遺傳數(shù)量時(shí)，則這幾個(gè)相對(duì)較好的個(gè)體將在下一代群體中占有很高的比例，在極端情況下或當(dāng)群體現(xiàn)模較小時(shí)，新的群體甚至完全由這樣的少數(shù)幾個(gè)個(gè)體所組成。這時(shí)交配運(yùn)算就起不了什么作用，因?yàn)橄嗤膬蓚€(gè)個(gè)體不論在何處發(fā)生交叉行為都永遠(yuǎn)不會(huì)產(chǎn)生新的個(gè)體。這樣就會(huì)使群體的多樣性降

5、低，容易導(dǎo)致遺傳算法發(fā)生早熟現(xiàn)象（或稱(chēng)早期收斂)，使遺傳算法所求到的解停留在某一局部最優(yōu)點(diǎn)上。因此，我們希望在遺傳算法運(yùn)行的初期階段，算法能夠?qū)σ恍┻m應(yīng)度較高的個(gè)體進(jìn)行控制，降低其適應(yīng)度與其他個(gè)體適應(yīng)度之間的差異程度，從而限制其復(fù)制數(shù)量，以維護(hù)群體的多樣性。（2）在遺傳算法運(yùn)行的后期階段群體中所有個(gè)體的平均適應(yīng)度可能會(huì)接近于群體中最佳個(gè)體的適應(yīng)度。也就是說(shuō)，大部分個(gè)體的適應(yīng)度和最佳個(gè)體的適應(yīng)度差異不大，它們之間無(wú)競(jìng)爭(zhēng)力，都會(huì)有以相接近的概率被遺傳到下一代的可能性，從而使得進(jìn)化過(guò)程無(wú)競(jìng)爭(zhēng)性可言，只是一種隨機(jī)的選擇過(guò)程。這將導(dǎo)致無(wú)法對(duì)某些重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)搜索，從而

6、影響遺傳算法的運(yùn)行效率。因此，我們希望在遺傳算法運(yùn)行的后期階段，算法能夠?qū)€(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆糯螅瑪U(kuò)大最佳個(gè)體適應(yīng)度與其他個(gè)體適應(yīng)度之間的差異程度，以提高個(gè)體之間的競(jìng)爭(zhēng)性。4.2.2MATLAB遺傳算法工具箱4.2.2.1GA工具箱版本為了省略艱深難懂的遺傳算法數(shù)學(xué)理論和降低程序開(kāi)發(fā)的難度，MATLAB軟件已經(jīng)將遺傳算法命令進(jìn)行了封裝，做成專(zhuān)門(mén)的遺傳算法工具箱(GAToolbox)，方便用戶(hù)調(diào)用。關(guān)于遺傳算法工具箱，需要說(shuō)明三點(diǎn)：①目前基于MATLAB環(huán)境下遺傳算法工具箱的版本較多，各版本的功能和用法也不完全相同，需要加以區(qū)分。倘若想要使用某個(gè)工具箱，但是

7、MATLAB沒(méi)有自帶，則用戶(hù)需要自行安裝。目前GAToolbox主要有下列幾種：?MATLAB7.xVersionGeneticAlgorithmandDirectSearchToolbox2.0.1；?MATLAB6.x(or7.x)Version+GAOTGAOT：GeneticAlgorithmOptimizationToolbox；美國(guó)NorthCarolinaStateUniversity開(kāi)發(fā)；?MATLAB6.x(or7.x)Version+GEATbxGEATbx:GeneticandEvolutionaryAlgorithmToolbox。英國(guó)

8、TheUniversityofShef