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進化演算法生物

發布時間: 2022-08-10 18:58:41

Ⅰ 進化演算法的框架

進化演算法是以達爾文的進化論思想為基礎,通過模擬生物進化過程與機制的求解問題的自組織、自適應的人工智慧技術。生物進化是通過繁殖、變異、競爭和選擇實現的;而進化演算法則主要通過選擇、重組和變異這三種操作實現優化問題的求解。如圖1: 1、t=0
2、初始化群體p(0)
3、評估初始化群體p(0)
4、while終止條件不滿足do
5、 重組操作:p(t)=r(p(t))
6、 變異操作:p(t)=m(p(t))
7、 評估操作:p(t)
8、 選擇操作:p(t+1)=s(p(t)UQ)
9、 t=t+1
10、end 圖1:進化演算法基本框架
其中r、m、s分別表示重組運算元、變異運算元、選擇運算元。

Ⅱ 李廣文的科研成果


先進飛行控制技術
屬於導航、制導與控制學科。自1903年第一架飛機飛上藍天以來,先進飛行控制技術一直是國際控制界和工程技術界研究的熱點和前沿之一,特別是新軍事變革和信息技術的飛速發展,更對現代飛行器產生了廣泛而深遠的影響,新型飛行器正在朝智能化、隱身化、多功能化的方向發展。先進飛行控制技術主要包括①致力於提升飛機智能化程度的飛行管理系統、戰術管理系統研究;②致力於提升飛機機動性的飛機非線性飛行控制技術研究;③致力於發揮飛機氣動潛能的多操縱面控制分配技術研究;④致力於提升飛行器可靠性的容錯技術和故障診斷研究;⑤致力於提升飛行器總體性能的飛行控制系統綜合集成技術研究。本課題組發端於著名的哈爾濱軍事工程學院空軍工程系,長期致力於飛行控制系統設計和先進飛行控制技術研究。本人在上研究生期間和畢業留校工作後,一直和618所、611所、603所和242廠等國內主要飛行控制系統研究和生產機構進行合作,參與了多個型號飛機飛行控制律的研製或前期預研工作,並取得了一些研究成果。
進化演算法與智能計算
進化演算法是生物學中的進化論思想應用於工程技術領域而形成的最優化方法,又稱為進化計算(EC, Evolutionary Computation),它是人工智慧領域中的一個十分重要的學科。進化演算法著重解決非線性優化和並行計算等復雜的問題,常用的進化計算包括遺傳演算法、遺傳程序(Genetic Programming)、進化策略、人工神經網路、決策樹的歸納以及模擬退化等等。進化計算的主要優點是簡單、通用、魯棒性強和適於並行處理。目前進化計算已廣泛用於最優控制、符號回歸、自動生成程序、發現博奕策略、符號積分微分及許多實際問題求解。它比盲目的搜索效率高得多,比專門的針對特定問題的演算法通用性強,是一種與問題無關的求解模式。智能計算是由美國學者James C. Bezdek於1992年提出的,它是一類以數據為基礎,通過訓練建立聯系,進行問題求解的方法,主要包括模糊計算(Fuzzy Computing)、神經計算(Neural Computing)和進化計算(Evolution Computing)。智能計算的研究和發展反映了現代科學技術多學科交叉與集成的趨勢,它的研究成果在智能控制、模式識別、專家系統等領域得到了廣泛的應用。本人主要致力於進化演算法和智能計算在飛機飛行控制系統設計中的應用研究,和611所、618所合作開發了基於遺傳演算法的飛行控制系統優化設計軟體包以及基於多目標進化演算法的全包線飛行控制律優化軟體,並在多個型號飛行控制律設計中得到了應用。

Ⅲ 在復雜的優化任務中,為什麼進化演算法可以保證比傳統的確定性優化方法更好的性能

摘要 進化演算法是模擬生物界的進化過程而產生的一種現代優化方法,作為一種有效的隨機搜索方法,在優化方法中具有獨特的優越性,有著非常重要的意義和及其廣泛的應用。傳統優化方法對目標函數解析性質要求較高,進化演算法不需要目標函數的導數信息,具有隱式並行性,所以常用於解決一些復雜的、大規模的、非線性、不可微的優化問題。 首先,對無約束優化問題,分別設計了產生初始種群的一個有效方法,並設計了一個新的雜交運算元和變異運算元,該雜交運算元具有局部搜索的部分功能,變異運算元確定了個體的變異方向,當個體以某個概率沿著該變異方向進行隨機擾動時,可能會產生更好的點。這種新的變異運算元不僅保證了演算法的全局搜索性而且充分考慮了目標函數的信息,避免了盲目性。使得針對無約束進化問題能迅速有效的找到全局最優點,減小運算代價。 其次,對於約束優化問題,本文在無約束優化問題變異運算元的基礎上,又設計了一種新的適用於約束問題的變異運算元,首先求出個體所受的合作用力,然後以某個概率接收該合力方向作為搜索方向。該變異運算元能有效地處理約束條件,使得進化後期種群中的個體幾乎都為可行點。同時為了拋棄部分不可行點,設計了一個新的適應度函數,其僅僅依賴於個體的不可行度和目標函數值。 再次,對約束優化問題,採用粒子群演算法對其進行進化求解;在此基礎上構造了兩個微粒群,一個以約束滿足為目標,另一個以原目標函數為目標,同時在每一個微粒的進化過程中引入一項反映另一微粒群最好微粒的信息。 最後,模擬結果驗證了本文所述方法的正確性與有效性。

Ⅳ 什麼是進化計算它包括哪些內容它們的出發點是什麼

1、准確的說應該叫進化演算法或演化演算法。是一個「演算法簇」,盡管它有很多的變化,有不同的遺傳基因表達方式,不同的交叉和變異運算元,特殊運算元的引用,以及不同的再生和選擇方法。與傳統的基於微積分的方法和窮舉法等優化演算法相比,進化計算是一種成熟的具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優化方法,具有自組織、自適應、自學習的特性,能夠不受問題性質的限制,有效地處理傳統優化演算法難以解決的復雜問題。

2、進化演算法內容包括遺傳演算法(Genetic Algorithms)、遺傳規劃(Genetic Programming)、進化策略(Evolution Strategies)和進化規劃(Evolution Programming)等等。進化演算法的基本框架還是簡單遺傳演算法所描述的框架,但在進化的方式上有較大的差異,選擇、交叉、變異、種群控制等有很多變化。

3、它們產生的出發點(或者說靈感)都來自於大自然的生物進化。

Ⅳ 實驗進化演算法

摘要 在人工智慧中,進化演算法(EA)是進化計算的子集,[1]是一種基於一般群體的元啟發式優化演算法。進化演算法使用受生物進化啟發的機制,例如生殖,突變,復合和選擇。優化問題的候選解在種群中發揮個體的作用,適應度函數決定了解的質量。種群的演化會在重復應用上述運算元之後發生。

Ⅵ 如何用演算法模擬一個生物圈的進化過程

如何用演算法模擬一個生物圈的進化過程
進化計算是基於自然選擇和自然遺傳等生物進化機制的一種搜索演算法。與普通的搜索方法一樣,進化計算也是一種迭代演算法,不同的是進化計算在最優解的搜索過程中,一般是從原問題的一組解出發改進到另一組較好的解,再從這組改進的解出發進一步改進。而且在進化問題中,要求當原問題的優化模型建立後,還必須對原問題的解進行編碼。進化計算在搜索過程中利用結構化和隨機性的信息,使最滿足目標的決策獲得最大的生存可能,是一種概率型的演算法。
一般來說,進化計算的求解包括以下幾個步驟:給定一組初始解;評價當前這組解的性能;從當前這組解中選擇一定數量的解作為迭代後的解的基礎;再對其進行操作,得到迭代後的解;若這些解滿足要求則停止,否則將這些迭代得到的解作為當前解重新操作。
以遺傳演算法為例,其工作步驟可概括為:
(1) 對工作對象——字元串用二進制的0/1或其它進制字元編碼 。
(2) 根據字元串的長度L,隨即產生L個字元組成初始個體。
(3) 計算適應度。適應度是衡量個體優劣的標志,通常是所研究問題的目標函數。
(4) 通過復制,將優良個體插入下一代新群體中,體現「優勝劣汰」的原則。
(5) 交換字元,產生新個體。交換點的位置是隨機決定的
(6) 對某個字元進行補運算,將字元1變為0,或將0變為1,這是產生新個體的另一種方法,突變字元的位置也是隨機決定的。
(7) 遺傳演算法是一個反復迭代的過程,每次迭代期間,要執行適應度計算、復制、交換、突變等操作,直至滿足終止條件。

Ⅶ 人工智慧演算法弄出來的新發明,專利到底算誰的

專利是屬於申請專利的那個人的了,下面我們來看看都有哪些人工智慧演算法:
一、粒子群演算法
粒子群演算法,也稱粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization),縮寫為 PSO,是近年來發展起來的一種新的進化演算法。



粒子群優化(ParticalSwarmOptimization-PSO)演算法是近年來發展起來的一種新的進化演算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO演算法屬於進化演算法的一種,和遺傳演算法相似,它也是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,它也是通過適應度來評價解的品質.但是它比遺傳演算法規則更為簡單,它沒有遺傳演算法的交叉(Crossover)和變異(Mutation)操作.它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。
二、遺傳演算法
遺傳演算法是計算數學中用於解決最佳化的,是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑒了進化生物學中的一些現象而發展起來的,這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。遺傳演算法通常實現方式為一種模擬。對於一個最優化問題,一定數量的候選解(稱為個體)的抽象表示(稱為染色體)的種群向更好的解進化。傳統上,解用表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。進化從完全隨機個體的種群開始,之後一代一代發生。在每一代中,整個種群的適應度被評價,從當前種群中隨機地選擇多個個體(基於它們的適應度),通過自然選擇和突變產生新的生命種群,該種群在演算法的下一次迭代中成為當前種群。

Ⅷ 進化演算法的基本步驟

進化計算是基於自然選擇和自然遺傳等生物進化機制的一種搜索演算法。與普通的搜索方法一樣,進化計算也是一種迭代演算法,不同的是進化計算在最優解的搜索過程中,一般是從原問題的一組解出發改進到另一組較好的解,再從這組改進的解出發進一步改進。而且在進化問題中,要求當原問題的優化模型建立後,還必須對原問題的解進行編碼。進化計算在搜索過程中利用結構化和隨機性的信息,使最滿足目標的決策獲得最大的生存可能,是一種概率型的演算法。
一般來說,進化計算的求解包括以下幾個步驟:給定一組初始解;評價當前這組解的性能;從當前這組解中選擇一定數量的解作為迭代後的解的基礎;再對其進行操作,得到迭代後的解;若這些解滿足要求則停止,否則將這些迭代得到的解作為當前解重新操作。
以遺傳演算法為例,其工作步驟可概括為:
(1) 對工作對象——字元串用二進制的0/1或其它進制字元編碼 。
(2) 根據字元串的長度L,隨即產生L個字元組成初始個體。
(3) 計算適應度。適應度是衡量個體優劣的標志,通常是所研究問題的目標函數。
(4) 通過復制,將優良個體插入下一代新群體中,體現「優勝劣汰」的原則。
(5) 交換字元,產生新個體。交換點的位置是隨機決定的
(6) 對某個字元進行補運算,將字元1變為0,或將0變為1,這是產生新個體的另一種方法,突變字元的位置也是隨機決定的。
(7) 遺傳演算法是一個反復迭代的過程,每次迭代期間,要執行適應度計算、復制、交換、突變等操作,直至滿足終止條件。
將其用形式化語言表達,則為:假設α∈I記為個體,I記為個體空間。適應度函數記為Φ:I→R。在第t代,群體P(t)={a1(t),a2(t),…,an(t)}經過復制r(reproction)、交換c(crossover)及突變m(mutation)轉換成下一代群體。這里r、c、m均指宏運算元,把舊群體變換為新群體。L:I→{True, Flase}記為終止准則。利用上述符號,遺傳演算法可描述為:
t=0
initialize P(0):={ a1(0),a2(0),…,an(0)};
while(l(P(t))≠True) do
evaluate P(t):{ Φ(a1(t)), Φ(a2(t)),…,Φ(an(t))};
reproction: P′(t):=r(P(t));
crossover: P″(t):=c(P′(t));
mutation: P(t+1):= m(P″(t));
t=t+1;
end

Ⅸ Evolutionary Algorithms,Genetic Algorithm 進化演算法和遺傳演算法二者有啥區別

Evolutionary Algorithms:進化演算法;
Genetic Algorithm:遺傳演算法;
進化演算法包括遺傳演算法、進化程序設計、進化規劃和進化策略.
基於對生物進化機制的模仿,共產生進化演算法的四種典型模型:
①遺傳演算法 Genetic Algorithm,GA
②進化規劃 Evolutionary Programming,EP
③遺傳規劃 Genetic Programming,GP
④進化策略 Evolution Strategy, ES
雖然這些概念的內涵有一定的差別,它們有各自不同的側重點,各自有不同的生物進化背景,各自強調了生物進化過程中的不同特性,但本質上都基於進化思想的,都能產生魯棒性較強的計算機演算法,適應面較廣,因此又稱它們為進化演算法或進化計算.

Ⅹ 進化論演演算法

進化首先是生物學的概念。根據達爾文「生物進化論」的觀點:生物的發展和演變是根據自然選擇的方式進行。生物機能和形態的變化,可從它所處的環境中尋找解釋。生物的進化過程也許完全不是隨機的,高級生物的進化過程很可能是「合情的產生與檢驗」的過程,即也許自然界掌握著一種很高明的「自動程序設計」方法進行遺傳「程序」的書寫。 模仿上述生物進化論所形成的應用演算法稱為進化論演算法。[1]

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