最经典的遗传算法教程ppt课件.ppt

遗传算法全局优化方法⑴选择运算
⑵交换操作
⑶变异●选择运算
——从旧的种群中选择适应度高的染色体，放入匹配集（缓冲
区），为以后染色体交换、变异，产生新的染色体作准备。具体步骤染色体的适应度和所占的比例染色体编号●交换操作GA的流程简单遗传算法（GA）的基本参数
初始种群和它的适应度值举例：步骤1）编码：确定二进制的位数；组成个体（染色体）步骤3）确定选择方法；交换率PC；变异率Pm。
选择方法用竞争法；PC=0.7,Pm=0.05图式的描述：经过选择,在t+1代,图式H的数量m(H,t+1)为:
②图式在交换中的破坏遗传算法在应用中的一些基本问题.3）全局最优和收敛性。

根据图式定理，对于具有“欺骗性”函数，GA有可能落入局部最优点。欺骗性函数举例：3位欺骗函数●高级GA算法终止条件：1）达到预定指标；2）达到预定代数。双种群算法（DPGA）测试函数：.遗传算法的应用：1）神经网络结构参数的选择
2）滑模控制中应用
3）倒立摆控制中应用