混合遗传演算法和遗传演算法有什么区别

混合遗传演算法和遗传演算法有什么区别

遗传演算法是一种全域性搜寻演算法，不需要目标函式的导数资讯，它能够很快搜索到最优值所处范围范围。

而混合遗传演算法是在遗传演算法的基础上引入其它优化演算法（如区域性寻优能力强的演算法），以保证遗传演算法全域性效能的基础上大大减小计算量，提高收敛速度。一般引入的演算法有：传统梯度类演算法、单纯形法及模拟退火等等）这些演算法都很容易与遗传演算法相容。

量子遗传演算法与遗传演算法有什么区别

遗传演算法（Geic Algorithm）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寻最优解的方法。遗传演算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的对映即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进位制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传运算元（geic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

量子遗传演算法是量子计算与遗传演算法相结合的产物。目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传演算法(Quantum Inspired Geic Algorithm)，另一类是基于量子位元和量子态登加特性的遗传量子演算法(Geic Quantum Algorithm,GQA)。

量 子遗传演算法(Quantum GeicA lgorithm,QGA)。QGA采用多状态基因量子位元编码方式和通用的量子旋转门 *** 作。引入动态调整旋转角机制和量子交叉，比文献[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但该方法仍是一个群体独自演化没有利用盈子资讯的多宇宙和宇宙间的纠缠特性效率有待进一步提高。文献[3]提出一种多宇宙并行量子遗传演算法(Multiuniverse Parallel Quantum Geic Algorithm,MPQGA)，演算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体，称为宇宙；采用多状态基因量子位元编码方式来表达宇宙中的个体；采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化；各宇宙独立演化，这样可扩大搜索空间，宇宙之间采用最佳移民、量子交叉和量子变异 *** 作来交换资讯使演算法的适应性更强，效率更高。

什么叫遗传演算法，遗传演算法有什么用

遗传演算法是计算数学中用于解决最佳化的搜寻演算法，是进化演算法的一种。

遗传演算法和蚁群演算法的区别

遗传演算法(Geic Algorithm，GA)是由Holland J．H．于20世纪70年代提出的一种优化方法，其最优解的搜寻过程模拟达尔文的进化论和“适者生存”的思想。

蚁群演算法(Ant Colony Optimization, ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型演算法。

两种演算法从概念上都属于随机优化演算法，遗传演算法是进化演算法，主要通过选择、变异和交叉运算元，其中每个基因是由二进位制串组成；蚁群演算法是基于图论的演算法，通过资讯素选择交换资讯。

遗传演算法

:baikebaidu/view/45853htm

混合蚁群遗传演算法,MATLAB程式设计

多讲讲吧，并行机是什么意思

matlab 遗传演算法

function m_main()

clear

clc

Max_gen=100;% 执行代数

pop_size=100;%种群大小

chromsome=10;%染色体的长度

pc=09;%交叉概率

pm=025;%变异概率

gen=0;%统计代数

%初始化

init=40rand(pop_size,chromsome)-20;

pop=init;

fit=obj_fitness(pop);

[max_fit,index_max]=max(fit);maxfit=max_fit;

[min_fit,index_min]=min(fit);best_indiv=pop(index_max,:);

%迭代 *** 作

while gen<Max_gen

gen=gen+1; bt(gen)=max_fit;

if maxfit<max_fit;maxfit=max_fit;pop(index_min,:)=pop(index_max,:);best_indiv=pop(index_max,:);end

best_indiv_tmp(gen)=pop(index_max);

newpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);

fit=obj_fitness(newpop);

[max_fit,index_max]=max(fit);

[min_fit,index_min]=min(fit);

pop=newpop;

trace(1,gen)=max_fit;

trace(2,gen)=sum(fit)/length(fit);

end

%执行结果

[f_max gen_ct]=max(bt)%求的最大值以及代数

maxfit

best_indiv

%画图

% bt

hold on

plot(trace(1,:),'g:');

plot( trace(2,:),'r-');

title('实验结果图')

xlabel('迭代次数/代'),ylabel('最佳适应度（最大值）');%座标标注

plot(gen_ct-1,0:01:f_max+1,'c-');%画出最大值

text(gen_ct,f_max+1, '最大值')

hold off

function [fitness]=obj_fitness(pop)

%适应度计算函式

[r c]=size(pop);

x=pop;

fitness=zeros(r,1);

for i=1:r

for j=1:c

fitness(i,1)=fitness(i,1)+sin(sqrt(abs(40x(i))))+1-abs(x(i))/200;

end

end

function newpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);

pop_size=size(pop,1);

%轮盘赌选择

ps=fit/sum(fit);

pscum=cumsum(ps);%size(pscum)

r=rand(1,pop_size);qw=pscumones(1,pop_size);

selected=sum(pscumones(1,pop_size)<ones(pop_size,1)r)+1;

newpop=pop(selected,:);

%交叉

if pop_size/2~=0

pop_size=pop_size-1;

end

for i=1:2:pop_size-1

while pc>rand

c_pt=round(8rand+1);

pop_tp1=newpop(i,:);pop_tp2=newpop(i+1,:);

newpop(i+1,1:c_pt)=pop_tp1(1,1:c_pt);

newpop(i,c_pt+1:chromsome)=pop_tp2(1,c_pt+1:chromsome);

end

end

% 变异

for i=1:pop_size

if pm>rand

m_pt=1+round(9rand);

newpop(i,m_pt)=40rand-20;

end

end

什么叫遗传演算法，遗传演算法有什么用？希望通俗一点儿

首先有个很神奇的现象：人类以及动物的进化都是朝着好的方向发展，虽然有的往坏的方向发展了，但是总体肯定是往好的方向发展。这看似不奇怪，但是我们知道，人类的基因组合是随机的，没有上帝约束。这种随机过程的结果却是一致的！我们的遗传演算法就是从这里得到启发！比如我要求y=x1+x2的最大值，两个变数，我不用传统的数学方法，就用幼儿园的方法，把所有可能取值带进去算，然后找出最大的就行了！但是，有时候取值是连续的，没关系！使其离散化，就像把模拟讯号化成数字讯号一样！还有个问题，如果取值太多咋办？这就是遗传演算法的精髓！

首先，我不用取所有可能取值，我只取几十个或者几百个（自己定），然后进行处理，怎样处理呢？让我们回到刚开始的人类进化问题，虽然没有上帝的帮忙，但是我们知道，自然界遵循优胜劣汰的发贼，遵循交叉变异的法则，虽然不能数字化，但是这是个趋势！我们就是把这种法则数学化！所取的几十个值我要剩下哪些？要抛弃哪些？要处理哪些？这都要我们自己选择，肯定是选择最合适的取值留下，经过一系列的处理，就生成了新的群体，然后再处理，自己约定处理到第几次就可以了，取出现过的最大值

不用担心取到的是不是最大值，因为数学上已经有了证明，这种方法是收敛的，概率是1，所以尽管放心的做，具体的做法要参考相关书籍，不难的。

遗传演算法的最大用处就是解决数学理论不能解决的问题！比如路径规划，排程问题……

蚁群演算法与遗传演算法的区别？

都属于智慧优化演算法

但是蚁群演算法具有一定的记忆性，遗传演算法没有

蚁群演算法有几种原则，比如觅食原则，避障原则等，遗传演算法没有

蚁群演算法属于群智慧优化演算法，具有并行性，每个粒子都可以主动寻优，遗传演算法不行

蚁群演算法基于资讯素在环境中的指示，遗传演算法是基于优胜劣汰的生物进化思想

遗传演算法有选择，交叉，变异三种运算元，每种运算元又有各自的不同方法，通过对运算元方法的修改和搭配，可以得到不同的改进遗传演算法

蚁群演算法则多和其他智慧演算法相结合，得到改进的蚁群演算法

ncga和nsga-ii遗传演算法的区别

1 初始化染色体，这一步和粒子群初始化没啥区别

2 采用二人或多人锦标赛形式，在配对池里产生新的染色体子代，新生代种群规模为原来种群规模的一半。

3 针对新生代群体进行交叉和变异 *** 作，以概率的方法判决进行交叉还是变异 *** 作，一般来说，我们以较大的概率交叉，较小的概率进行变异，具体的交叉变异 *** 作文献上都有，和二进位制遗传演算法是不一样的，一会儿我会讲到。随机选择的一对父母染色体进行交叉 *** 作会产生一对新的染色体，而变异 *** 作仅仅是针对一个单亲变异，所以只产生一个新的染色体。

4 合并原来的种群和后代种群，计算适应度值，输出最优解空间

5 演算法结束。

NSGA-II特别的地方就在它的选择过程上，其他的和其他算法也没什么区别。 选择过程分两个部分： 1 把种群分成一组Pareto非支配集。一个非支配集里的个体不被当前或之后非支配集里的任何个体支配。

1 初始化染色体，这一步和粒子群初始化没啥区别

2 采用二人或多人锦标赛形式，在配对池里产生新的染色体子代，新生代种群规模为原来种群规模的一半。

3 针对新生代群体进行交叉和变异 *** 作，以概率的方法判决进行交叉还是变异 *** 作，一般来说，我们以较大的概率交叉，较小的概率进行变异，具体的交叉变异 *** 作文献上都有，和二进制遗传算法是不一样的，一会儿我会讲到。随机选择的一对父母染色体进行交叉 *** 作会产生一对新的染色体，而变异 *** 作仅仅是针对一个单亲变异，所以只产生一个新的染色体。

4 合并原来的种群和后代种群，计算适应度值，输出最优解空间

5 算法结束。

NSGA-II特别的地方就在它的选择过程上，其他的和其他算法也没什么区别。

选择过程分两个部分：

1 把种群分成一组Pareto非支配集。一个非支配集里的个体不被当前或之后非支配集里的任何个体支配。方法就是每次选出所有不被任何其他个体支配的非支配个体，从种群里删除当一个非支配集，然后剩下的再不停重复这个过程，直到取完。

2 按crowd distance排序。就是在各个维度左右相邻个体的距离之和。

选择的时候，先从前往后一个个取非支配集。取到手里的个体数量大于等于需要的数量了，最后一个非支配集里再怎么选？选crowd distance大的。

本来想找MOPSO多目标粒子群算法的matlab工具箱的，但是还没找到。只是有人看到用Matlab的MOGA工具箱。

也挺好的，至少可以直接拿过来做MOP多目标问题的求解。

NSGA-II is a very famous multi-objective optimization algorithm I submitted an example previously and wanted to make this submission useful to others by creating it as a function Even though this function is very specific to benchmark problems, with a little bit more modification this can be adopted for any multi-objective optimization

The function is nsga_2(pop,gen) The input arguments for the function are population size and number of generations For customization purposes the user is free to modify the objective function (function of several decision variables) by modifying an m file (evaluate_objectivem) Couple of sample objective functions is already described in the file The user also has the freedom to define the decision space

For more information on NSGA-II visit Kanpur Genetic Algorithm Laboratory at

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