沈曉芳
【摘要】遺傳算法對(duì)問(wèn)題的依賴性小,是一種全局優(yōu)化算法,可用于函數(shù)尋優(yōu)。本文利用Maflab優(yōu)化工具箱,有效地實(shí)現(xiàn)了用遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法收斂速度快,尋優(yōu)性能良好。
【關(guān)鍵詞】遺傳算法 函數(shù)尋優(yōu) 目標(biāo)函數(shù)
【中圖分類號(hào)】G64 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089(2015)03-0152-01
遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)起始于20世紀(jì)60年代,主要由美國(guó)密執(zhí)根大學(xué)的John Holland與同事和學(xué)生研究形成了較為完整的理論和方法,是一種重要的現(xiàn)代優(yōu)化算法。遺傳算法對(duì)問(wèn)題的依賴性小,是一種全局優(yōu)化算法,所以在很多領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。
遺傳算法基本思想:將“優(yōu)勝劣汰,適者生存”的生物進(jìn)化思想引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中,按所選擇的適配值函數(shù)并通過(guò)遺傳中的選擇、交叉及變異對(duì)個(gè)體進(jìn)行篩選,使適配值高的個(gè)體被保留下來(lái),組成新的群體,這樣周而復(fù)始,群體中的個(gè)體適應(yīng)度不斷升高,直到滿足一定的條件。遺傳算法的一個(gè)重要應(yīng)用是函數(shù)尋優(yōu),該算法對(duì)于尋優(yōu)的函數(shù)基本無(wú)限制,既不要求函數(shù)連續(xù),更不要求函數(shù)可微;既可以是函數(shù)解析式所表達(dá)的顯函數(shù),又可以是映射矩陣等隱函數(shù),應(yīng)用范圍很廣。
一、遺傳算法的實(shí)現(xiàn)
1.遺傳算法的應(yīng)用步驟
(1)確定決策變量及各種約束條件,即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型和問(wèn)題的解空間。(2)建立優(yōu)化模型,即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型及數(shù)學(xué)描述形式或量化方法。(3)確定表示可行解的染色體編碼方法,即確定出個(gè)體的基因型及遺傳算法的搜索空間。(4)確定解碼方法,即確定出由個(gè)體基因型到個(gè)體表現(xiàn)型的對(duì)應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)化方法。(5)確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評(píng)價(jià)方法,即確定出由目標(biāo)函數(shù)值到個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)的轉(zhuǎn)換規(guī)則。(6)設(shè)計(jì)遺傳算子,即確定選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算等算子的具體操作方法。(7)確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)。
2.遺傳算法的操作
圖1 遺傳算法操作流程圖
3.遺傳算法工具箱
謝菲爾德(Sheffield)遺傳算法工具箱是英國(guó)謝菲爾德大學(xué)開(kāi)發(fā)的遺傳算法工具箱,是用Matlab語(yǔ)言編寫的m文件,為用戶提供很多實(shí)用函數(shù)。常用函數(shù):crtrp,crtbp(創(chuàng)建初始種群);ranking(適應(yīng)度計(jì)算)select(選擇函數(shù));xovsp(單點(diǎn)交叉);mutate(變異函數(shù))Bs2rv(二進(jìn)制轉(zhuǎn)換到實(shí)值)等等。
二、遺傳算法應(yīng)用舉例
1.利用遺傳算法計(jì)算以下函數(shù)的最小值
f(x)=■,x∈[1,2] (1)
(1)選擇二進(jìn)制編碼,遺傳算法參數(shù)設(shè)置如表1所示
表1:參數(shù)設(shè)置表
(2)仿真結(jié)果如圖2
圖2:目標(biāo)函數(shù)圖及最優(yōu)解的進(jìn)化過(guò)程
函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題是遺傳算法的經(jīng)典應(yīng)用領(lǐng)域,也是對(duì)遺傳算法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)的常用算例.Matlab軟件工具箱,是整個(gè)Matlab體系的基座。在Matlab環(huán)境中用遺傳算法實(shí)現(xiàn)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,能有效地收斂到全局最優(yōu)值,尋優(yōu)性能良好。
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