遗传算法
优化算法有很多种,从最基本的梯度下降法到目前的一些启发式算法,如遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)。 。 。
举个例子,遗传算法和梯度下降:
梯度下降和遗传算法都是优化算法,而梯度下降只是最基本的,它依赖于坡度。 最佳值是相对于方向导数计算的。 遗传算法是优化算法中的启发式算法之一。 启发式算法意味着必须首先提供至少一个初始可行解,然后高效地搜索预定义的搜索空间以迭代改进解,最终获得次优解。 或满意的解决方案。 遗传算法是基于群体的启发式算法。
遗传算法与梯度下降的区别是:
1.梯度下降利用误差函数来确定梯度下降的方向,遗传算法利用目标函数。 评估个人的身体健康状况
2.梯度下降的每一步都是以降低学习率为基础,大多数情况下都是朝着优化的方向迭代更新,很容易达到局部最优解而无法找到;而遗传算法采用选择、交叉、迭代更新变异因子,可以有效退出局部最优解
3。 遗传算法的值可以用二进制编码来表示,也可以直接用实数来表示
遗传算法是如何利用其内在结构的呢我们来计算一下α和β:
我们主要来谈谈选择、杂交和突变:
1.选择操作:将选择算子应用于总体。 选择的目标是将优秀个体(适应值高)直接遗传给下一代。 选择操作是基于对群体中个体的身体状况的评估。
2.交叉操作:将交叉算子应用到组中。 交叉算子在遗传算法中起着核心作用。 交叉算子是将群体中的个体按照一定的概率和方法分组,并交换某些基因的操作。 将交叉算子应用于总体。 交叉算子在遗传算法中起着核心作用。 例如:(根据概率选择50个人,将他们配对并交换x,y。 例如前两个是(x1,y1),(x2,y2),那么他们就变成了(x1,y2),(x2,y1))
3。 变异操作:将变异算子应用于群体。 这涉及改变群体中各个链的某些基因座的基因值。 (x2可以变为x2+δ,y1可以变为y1+δ)
种群P(t)经过选择、交叉、变异操作后,得到下一代种群P(t+1)。
遗传算法通过对大量个体数据使用选择、交叉和变异方法来进化,以找到适合问题的最优或令人满意的解决方案。
遗传算法参数的使用和调整:
1.编码的选择:一般采用二进制编码和浮点数编码。 二进制适用于精度要求不高、特征较少的情况。 。 浮点数适用于精度高、特性多的场合。
2.人口:人口由个体组成,个体的每个数字代表一个特征。 种群中的个体数量一般设定在40-60之间;迭代次数一般取决于计算时间长的话可以小于100次,否则可以小于1000次。
3.选择因素:通常有轮盘赌选择和锦标赛选择。 轮盘赌的特点是收敛速度较快,但优势个体繁殖速度很快,导致种群缺乏多样性。 赛事选拔的特殊性在于,参赛群体的多样性比较丰富,同时又保证了选拔出的个体更优秀。
4.交叉因子:交叉方法包括一点交叉和两点交叉等。 一般采用两点交叉。 交叉概率选择在0.7到0.9之间。 概率越低,收敛时间就越长、越慢。 交叉操作可以组合新的个体,在串空间中进行高效的搜索,同时降低破坏有效种群模型的概率。
5.变异因素:变异也有变异的方法和概率。 方法有均匀变异、高斯变异等。 ;概率也可以设置为0.1。 变异操作可以提高遗传算法的局部搜索能力,丰富群体的多样性。
6.终止条件:1、已达到预定的进化代数;2.种群中的最优个体连续几代没有提高或者平均适应度连续几代基本没有提高;3问题所需的最优值小于给定的阈值。
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