遗传算法种群规模是怎么得到的

种群规模是指任意一代中的个体总数，这个是人为设定的，种群规模越大越可能找到全局解，但运行时间也相对较长，一般在40-100之间取值，像我就习惯选60
至于你所处理的问题，可以对比不同的种群规模下最优解和运行时间，然后折衷取。
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遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
运算过程
遗传算法的基本运算过程如下：
（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择 *** 作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。[2]
（5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
（6）终止条件判断：若t=T，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
遗传 *** 作包括以下三个基本遗传算子(genetic operator):选择(selection)；交叉(crossover)；变异(mutation)。

遗传 *** 作的交叉算子。

在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，遗传算法中起核心作用的是遗传 *** 作的交叉算子。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的 *** 作。通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。

交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。

扩展资料

评估编码策略常采用以下3个规范：

a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。

b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。

c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。

目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等。

而二进制编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进制字符集{0,1}产生通常的0,1字符串来表示问题空间的候选解。

参考资料来源：百度百科-遗传算法

参考资料来源：百度百科-SGA

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续
空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。
一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：
(1) 对待解决问题进行编码；
(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好
坏；
(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；
(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限
个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。
GA中最常用的算子有如下几种：
(1) 选择算子(selection/reproduction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个
体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进行交叉
，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，对
二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改进GA的
某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对算法的收敛速度
及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值。
GA的程序设计应考虑到通用性，而且要有较强的适应新的算子的能力。OOP中的类的继
承为我们提供了这一可能。
定义两个基本结构：基因(ALLELE)和个体(INDIVIDUAL)，以个体的集合作为群体类TP
opulation的数据成员，而TSGA类则由群体派生出来，定义GA的基本 *** 作。对任一个应用实
例，可以在TSGA类上派生，并定义新的 *** 作。
TPopulation类包含两个重要过程：
FillFitness: 评价函数，对每个个体进行解码(decode)并计算出其适应度值，具体 ***
作在用户类中实现。
Statistic: 对当前群体进行统计，如求总适应度sumfitness、平均适应度average、最好
个体fmax、最坏个体fmin等。
TSGA类在TPopulation类的基础上派生，以GA的系统参数为构造函数的参数，它有4个
重要的成员函数：
Select: 选择算子，基本的选择策略采用轮盘赌模型（如图2）。轮盘经任意旋转停止
后指针所指向区域被选中，所以fi值大的被选中的概率就大。
Crossover: 交叉算子，以概率Pc在两基因链上的随机位置交换子串。
Mutation: 变异算子，以概率Pm对基因链上每一个基因进行随机干扰(取反)。
Generate: 产生下代，包括了评价、统计、选择、交叉、变异等全部过程，每运行一
次，产生新的一代。

SGA的结构及类定义如下(用C++编写)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因类型
typedef struct{
ALLELE chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 个体定义

class TPopulation{ // 群体类定义
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;
INDIVIDUAL fmin, fmax;
INDIVIDUAL pop;

TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Individual(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 评价函数
virtual void Statistics(); // 统计函数
};

class TSGA : public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation

TSGA(int size, int strlength, float pm=003, float pc=06):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 产生新的一代
};
用户GA类定义如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=00333,float pc=06)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]

由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况
也不同。在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=003, 交叉概率Pc=
06。变异概率太大，会导致不稳定。
参考文献
● Goldberg D E Genetic Algorithm in Search, Optimization, and machine
Learning Addison-Wesley, Reading, MA, 1989
● 陈根社、陈新海，"遗传算法的研究与进展"，《信息与控制》，Vol23,
NO4, 1994, PP215-222
● Vittorio Maniezzo, "Genetic Evolution of the Topology and Weight Distri
bution of the Neural Networks", IEEE, Trans on Neural Networks, Vol5, NO
1, 1994, PP39-53
● Xiaofeng Qi, Francesco Palmieri, "Theoretical Analysis of Evolutionary
Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Part Ⅰ
l Networks, Vol5, NO1, 1994, PP102-119
● Xiaofeng Qi, Francesco Palmieri, "Theoretical Analysis of Evolutionary
Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Part Ⅱ
al Networks, Vol5, NO1, 1994, PP102-119
● Gunter Rudolph, Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms, I
EEE, Trans on Neural Networks, Vol5, NO1, 1994, PP96-101
● A E Eiben, E H L Aarts, K M Van Hee Gloable convergence of genetic alg
orithms: A Markov chain analysis in Parallel Problem Solving from Nat
ure H-PSchwefel, RManner, Eds Berlin and Heidelberg: Springer, 1991
, PP4-12
● Wirt Atmar, "Notes on the Simulation of Evolution", IEEE, Trans on Neu
ral Networks, Vol5, NO1, 1994, PP130-147
● Anthony V Sebald, Jennifer Schlenzig, "Minimax Design of Neural Net Co
ntrollers for Highly Uncertain Plants", IEEE, Trans on Neural Networks, V
ol5, NO1, 1994, PP73-81
● 方建安、邵世煌，"采用遗传算法自学习模型控制规则"，《自动化理论、技术与应
用》，中国自动化学会 第九届青年学术年会论文集，1993, PP233-238
● 方建安、邵世煌，"采用遗传算法学习的神经网络控制器"，《控制与决策》，199
3,8(3), PP208-212
● 苏素珍、土屋喜一，"使用遗传算法的迷宫学习"，《机器人》，Vol16,NO5,199
4, PP286-289
● MSrinivas, LMPatnaik, "Adaptive Probabilities of Crossover and Mutat
ion", IEEE Trans on SMC, Vol24, NO4, 1994 of Crossover and Mutation",
IEEE Trans on SMC, Vol24, NO4, 1994
● Daihee Park, Abraham Kandel, Gideon Langholz, "Genetic-Based New Fuzzy
Reasoning Models with Application to Fuzzy Control", IEEE Trans S M C,
Vol24, NO1, PP39-47, 1994
● Alen Varsek, Tanja Urbancic, Bodgan Filipic, "Genetic Algorithms in Con
troller Design and Tuning", IEEE Trans S M C, Vol23, NO5, PP1330-13
39, 1993

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