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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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遗传算法简介
; D# h$ J4 D$ P$ }遗传算法(Genetic Algorithms,简称 GA)是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索(寻优)算法,它是模拟自然界中的生命进化机制,在人工系统中实现特定目 标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术,根据适者生存的原则逐代进化,终 得到优解或准优解。它必须做以下操作:初始群体的产生、求每一个体的适应度、 根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对,通过随机交叉其染色 体的基因并随机变异某些染色体的基因后生成下一代群体,按此方法使群体逐代进化, 直到满足进化终止条件。其实现方法如下:
+ @/ k+ B2 G9 w
+ q% F* H2 ^3 H(1) 根据具体问题确定可行解域,确定一种编码方法,能用数值串或字符串表示 可行解域的每一解。
* b$ _5 B4 c: x( R
' Y9 k0 W; ?. S- }) R(2) 对每一解应有一个度量好坏的依据,它用一函数表示,叫做适应度函数,适应度函数应为非负函数。
) Y/ [- q0 ]9 G3 G/ U. X9 U/ ~+ n0 r1 }5 A! Y
(3) 确定进化参数群体规模M 、交叉概率 、变异概率 、进化终止条件。
4 r, F n3 l9 G, J6 d
2 ^ q4 M5 B: h; [; b, j- G8 x为便于计算,一般来说,每一代群体的个体数目都取相等。群体规模越大、越容易找到优解,但由于受到计算机的运算能力的限制,群体规模越大,计算所需要的时 间也相应的增加。进化终止条件指的是当进化到什么时候结束,它可以设定到某一代进 化结束,也可能根据找出近似优是否满足精度要求来确定。表 2 列出了生物遗传概念 在遗传算法中的对应关系。
5 o0 G I8 d! h. q* a2 y( e. n7 `( U: }7 `/ p0 s- w& K$ p
![]()
1 i: a f) N) A+ D6 N
5 z/ b+ E/ ~) q2 模型及算法 我们用遗传算法研究 1.2 中的问题。 (1)研究 1.2 中同样的问题。 1 Y: E( [4 h; [. N! V
/ F) ]. B/ p( [9 E7 l$ N9 g " d- i3 u4 T/ Y. s" A/ G2 l/ y4 D
* @1 t+ j5 i% i' d9 r2 m
我方有一个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时。 我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地。在敌方每一目 标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我方飞机巡航时间可以充分长)。. m4 V, l8 i5 T/ ?& I
$ z( q( @- q; m
: h' q: f; T& ]- u. Z0 N
6 C( q* w- b9 J* A) |问题(2)我方有三个基地,经度、纬度分别为(70,40),(72,45),(68,48)。假设我方 所有无人侦察机的速度都为 1000 公里/小时。三个基地各派出一架飞机侦察敌方目标, 怎样划分任务,才能使时间最短,且任务比较均衡。" v. }8 g2 b8 ?: o$ W4 m* Z- K
+ ]+ O$ k5 b% E, h
! R8 `. F( H' A2 v6 w: Y4 B& J
7 b5 U0 T: C7 i! M% B* ^- a(2) 初始种群
; A+ g( _5 M+ M3 r1 K: w5 ^" r" a4 O0 e/ O0 x; P/ E$ _
![]()
) X+ G4 A$ U5 J9 P5 ^3 y7 e; y1 L: ~0 `# T0 M" k
(3) 目标函数
# e) R, B/ M& Y1 ~% S& G' [/ J4 U7 a9 ], G: x4 q$ j9 [
![]()
, V4 @$ \! Y3 |3 D+ g(4) 交叉操作
0 L/ A: Z( @. l; r5 ]4 v5 E9 {8 i4 y5 r: \$ ~+ m
![]()
6 _; v5 Y7 y4 U
0 v/ y B4 @/ @ K- u交叉操作的方式有很多种选择,我们应该尽可能选取好的交叉方式,保证子代能继 承父代的优良特性。同时这里的交叉操作也蕴含了变异操作。 (5) 变异操作 / P$ W: P* `" V4 |7 G% P
( P: [: |) P3 F( \8 j2 C
(6) 选择 采用确定性的选择策略,也就是说选择目标函数值最小的 M 个个体进化到下一代,这 样可以保证父代的优良特性被保存下来。 2.3 模型求解及结论 编写 MATLAB 程序如下:
# _1 m% q6 _3 ctic
z) A( b$ A4 R* w% e8 J9 Eclc,clear
& o, b- ^, Z6 ?& P7 P( r- gload sj.txt %加载敌方 100 个目标的数据
) p1 K% W5 A$ F0 Qx=sj(:,1:2:8);x=x( ;
4 k u- t8 b' w' M2 n9 Z8 [, Ay=sj(:,2:2:8);y=y( ;
1 ^% p: Y |. r5 j: F$ Lsj=[x y];
8 C3 R- N3 l* @8 y( x1 e& X1 f1 Y& g' vd1=[70,40];
7 \% I# l( b# V+ V3 }& asj0=[d1;sj;d1];
; l$ E, J$ D Z* Z6 @%距离矩阵 d4 I# ~0 c: O$ v
sj=sj0*pi/180;' H. c$ H6 G) m
d=zeros(102);& k# ?3 c9 E; M$ g3 m, T* r
for i=1:101
- L2 x; {4 a. l8 f, n# M9 p; S( N for j=i+1:102
( u$ {+ g* A) k$ A temp=cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2));
' t8 e, k# Z, ~1 Q8 F* Q d(i,j)=6370*acos(temp);" L0 L/ R; p% E5 E0 g4 e0 l
end9 O7 _ ^+ G& t, j6 i
end
' |, Q" ^4 `, s' {' K- Od=d+d';L=102;w=50;dai=100;. Y" }2 u; k# c5 t; c
%通过改良圈算法选取优良父代 A% _' h5 Z' D. C8 s F5 P
for k=1:w
9 Z- }% @; X" i- D3 F% y3 d! _ c=randperm(100);
# @1 u" O; O. Y2 B c1=[1,c+1,102];. b& g: a' I4 f
flag=1;
# d# q6 J& K. C' A' _2 l8 g while flag>0
% [6 f4 ^' n; [1 o flag=0;
+ c1 z: e- `/ m7 S8 w% S8 s for m=1 -3" j r; t9 u, H: ?
for n=m+2 -11 ?# i# y; I2 u8 `. ~
if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))
/ a; h8 R+ R2 p& d$ v flag=1;
4 ?7 ]# s$ t: J3 r" w9 v c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1);* ]& A- m8 {/ z4 [8 o1 m( S) f
end; i6 q( j) l: @! B0 G+ j! F: u
end
+ ^, I- @' T- [# G end
, e% Y! L b7 L" K6 D end
$ r9 _! @3 O' `# e+ @* |+ f% _ J(k,c1)=1:102;, {* Z6 e4 _0 o/ n9 F$ _
end6 @' z0 Y: w& U" m
J=J/102;' m* L+ ]. t) o: k- i
J(:,1)=0;J(:,102)=1;
" I9 @' M6 ?, Xrand('state',sum(clock));# n- e8 O1 w" E3 f5 k
%遗传算法实现过程
& b# n) _: k' u8 `# _; L+ bA=J;5 }4 n) P3 n: m: `
for k=1:dai %产生 0~1 间随机数列进行编码
2 b. J. e9 M1 s |; g% c B=A;
) ?- V2 f$ M- U c=randperm(w);
; [) q! C9 E* u2 Y( @% f& y8 X7 N%交配产生子代 B2 c8 [' P" w: p
for i=1:2:w
' D4 h& [5 _: Q5 Q( L( S F=2+floor(100*rand(1));* @$ E! E+ o" G- h
temp=B(c(i),F:102);
, h, s! W! s1 |4 k- h0 n B(c(i),F:102)=B(c(i+1),F:102);/ `& j3 o; S# j5 k
B(c(i+1),F:102)=temp;& Y, b7 \# B7 E, R
end
2 W1 Q+ K5 f1 b' R0 z( K%变异产生子代 C
( a) k. O* d) p' S; ]# X5 nby=find(rand(1,w)<0.1);+ }8 h5 c3 J& O
if length(by)==0' K7 m6 c& ?) {2 R; o
by=floor(w*rand(1))+1;
( N8 h" ?' g" I, w' l' T9 j) w% |6 Tend" {, }" q& M- c N. Y$ I4 e
C=A(by, ;! ~8 u t$ i3 B) ?3 ]) w
L3=length(by);1 e$ t) V, Q! _5 y U3 f! D
for j=1 31 ]2 a& C9 `5 |
bw=2+floor(100*rand(1,3));
- |% |" Q5 C# K) x# H- I/ K1 i bw=sort(bw);
. J* f E9 H+ |2 U0 R1 w; v5 ^ C(j, =C(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]);
* c( [) h: W' cend " q( i- \$ T) L+ j
G=[A;B;C];
* s8 ?+ |8 j7 F TL=size(G,1);: U: n, f/ V. Y6 E" ^; N* t+ ^
%在父代和子代中选择优良品种作为新的父代2 ^* M) O7 ^: g2 C% v
[dd,IX]=sort(G,2);temp(1:TL)=0;- E1 j) Q# [: N, C2 @" x- g6 I
for j=1:TL1 d, ?- m4 J; U: L" S
for i=1:101" {) d0 P B. M
temp(j)=temp(j)+d(IX(j,i),IX(j,i+1));
8 N, n E& q; \1 _, T/ j- f end. T% Z; G9 E0 t+ ~6 y
end
5 P! u0 U9 ^% F, D* A [DZ,IZ]=sort(temp);
. B8 ~3 X! }' |+ z5 K& g2 B A=G(IZ(1:w), ;) r; ? E4 O2 F0 V) k
end
+ _# |3 L; G1 p# B/ rpath=IX(IZ(1),
% q0 t5 \0 O5 a. c( _" n0 q) g3 along=DZ(1)+ l4 e# k2 A0 n
toc
. ~7 L; u9 q, l c" ~$ |$ yxx=sj0(path,1);yy=sj0(path,2);
A1 J9 E. [5 u0 Wplot(xx,yy,'-o')
! Z- ] O& O( B) C
q- Q2 w) ~3 {- B$ ]计算结果为 40 小时左右。其中的一个巡航路径如图 2 所示。
% r0 J, n' O7 B- `/ @$ j$ C8 F2 {4 f9 E9 o5 ^
![]()
9 r; q6 [- u8 X1 s o
4 A1 {& V; O! ]3 [! ]0 F0 f3 c————————————————& N* q& u, u( z9 D$ Q8 w: f$ ~
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; {$ t8 ]9 o( l7 S原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89459503
7 s! d6 T5 q4 m% p, s# ~+ W
+ D& y* W9 W: A& U& z" `( G9 O! V. k5 a/ t6 J% f1 B8 C
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zan
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