遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程和思维导图

avatar 2024年05月21日11:09:03 0 102 views
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一、经典流程

1. 初始化种群(Initialization)

首先,随机生成一个初始种群。每个个体(解)由一组编码(通常是二进制字符串)表示,种群大小为  N。

 

2. 评估适应度(Fitness Evaluation)

对每个个体进行评估,根据目标函数计算其适应度值(Fitness Value)。适应度值越高的个体代表其解质量越好。

 

3. 选择操作(Selection)

根据适应度值从当前种群中选择一些个体来生成下一代。常见的选择方法包括:

  • 轮盘赌选择(Roulette Wheel Selection):概率与适应度值成正比。
  • 锦标赛选择(Tournament Selection):随机选择多个个体进行比赛,选择其中适应度最高的个体。
  • 排序选择(Rank Selection):根据适应度对个体排序,选择概率与排序位置有关。

 

4. 交叉操作(Crossover)

选择的个体(父母)进行交叉操作,生成新的个体(子代)。常见的交叉方法有:

  • 单点交叉(Single-Point Crossover):在随机选定的交叉点处交换父母染色体的部分。
  • 多点交叉(Multi-Point Crossover):在多个交叉点处交换父母染色体的部分。
  • 均匀交叉(Uniform Crossover):根据预定的交叉概率随机交换父母染色体的每个位。

 

5. 变异操作(Mutation)

对子代个体进行变异操作,以引入新的基因,防止种群陷入局部最优。常见的变异方法有:

  • 位变异(Bit Mutation):随机选择染色体的一个或多个位置,翻转其值(0变1,1变0)。
  • 随机变异(Random Mutation):随机改变染色体的某些部分。

 

6. 生成新种群(Generation of New Population)

将通过交叉和变异操作生成的新个体组成下一代种群。根据具体的算法设计,也可以将一些适应度高的个体(精英个体)直接保留到下一代(精英保留策略,Elitism)。

 

7. 终止条件(Termination Condition)

检查是否满足终止条件,常见的终止条件有:

  • 达到预设的最大代数(Maximum Generations)。
  • 种群中最优个体的适应度不再显著提高。
  • 达到预设的适应度阈值(Fitness Threshold)。

 

8. 返回最优解(Return the Best Solution)

算法终止后,返回种群中适应度最高的个体作为最优解。

 

二、思维导图

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