遺傳算法的終止條件:基因遺傳算法的終止條件[朗讀]

只要你的遺傳運算元選對,進化過程中上下限約束就能滿足;若是其它連續性變量的線性或非線性約束,可採用罰函數法將這些約束加入目標函數(適應度函數)中,這樣就能保證最優解在約束範圍內.若是存在0-1的變量(主要是在規劃中,某個東西建或不建),則進化過程就會產生較多不可行解,採用直接丟棄的方法固然可以,但是當不可行解多時,這種方法就使遺傳算法失去它的優勢;所以就有學者提出了不可行解的修復策略,將不可行解通過某種方法轉換為可行解.那麼不同的優化問題解的修復策略都可能會不同,如果你設計了一個針對你所做問題的修復策略,那也就成了你的創新點之一了.當然也有設計進化策略的研究,但這方面比較修復策略而言有難度。

1、一般有兩種方法,一種是在生成初始種群時只生成滿足約束的個體;另一種是隨機產生個體,並且在隨後的操作中判斷個體是否滿足約束條件.2、這是遺傳算法的特點決定的;遺傳算法是一種隨機搜索算法,每次都因種群規模的不同、參數的不同而得到不同的結果.即便參數都相同,每次運算得到的近似最優解也不一定相同.一般取n次運算中的最好結果來作為最終的最優解.當然,如果你的約束條件設置不妥,或者參數設置不適當,那麼也會造成每次運算的近似最優解相差過大,且質量不高.這些都要注意.3、我用matlab自己編寫遺傳算法來解決問題,因為其自帶的工具箱比較固定,只能解決簡單、典型的問題.但你的問題稍加複雜時,工具箱的作用就發揮不出來。

functionm_main()clearclcmax_gen=100;%運行代數pop_size=100;%種群大小%交叉ifpop_size/2~=0pop_size=pop_size-1;endfori=1:2:pop_size-1whilepc>

遺傳算法的基本運算過程如下:a)初始化:設置進化代數計數器t=0,設置最大進化代數t,隨機生成m個個體作為初始群體p(0).b)個體評價:計算群體p(t)中各個。

遺傳算法有可能得到的是局部最優解,而不一定是全局最優解,也就是局部收斂,就是所謂的「早熟現象」.隨著遺傳算法的發展,這個問題也正在逐步改進.比如提高變異運算元的變異機率,變異運算元是跳出局部收斂的重要操作運算元,當然,遺傳算法有很多的改進類型。