遺傳演算法特點

1. 遺傳演算法特點

遺傳演算法有以下特點：不會產生無效的路徑，但是在復雜的環境中，很難創建鏈接圖。此外，遺傳演算法計算效率低，計算時間長，在遺傳進化過程中需要大量的存儲空間。

2. 遺傳演算法具體應用

1、函數優化

函數優化是遺傳演算法的經典應用領域，也是遺傳演算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。

2、組合優化

隨著問題規模的增大，組合優化問題的搜索空間也急劇增大，有時在目前的計算上用枚舉法很難求出最優解。對這類復雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。

此外，GA也在生產調度問題、自動控制、機器人學、圖象處理、人工生命、遺傳編碼和機器學習等方面獲得了廣泛的運用。

3、車間調度

車間調度問題是一個典型的NP-Hard問題，遺傳演算法作為一種經典的智能演算法廣泛用於車間調度中，很多學者都致力於用遺傳演算法解決車間調度問題，現今也取得了十分豐碩的成果。

從最初的傳統車間調度（JSP）問題到柔性作業車間調度問題（FJSP），遺傳演算法都有優異的表現，在很多算例中都得到了最優或近優解。

(2)遺傳演算法特點擴展閱讀：

遺傳演算法的缺點

1、編碼不規范及編碼存在表示的不準確性。

2、單一的遺傳演算法編碼不能全面地將優化問題的約束表示出來。考慮約束的一個方法就是對不可行解採用閾值，這樣，計算的時間必然增加。

3、遺傳演算法通常的效率比其他傳統的優化方法低。

4、遺傳演算法容易過早收斂。

5、遺傳演算法對演算法的精度、可行度、計算復雜性等方面，還沒有有效的定量分析方法。

3. 遺傳演算法的特點

遺傳演算法具有十分頑強的魯棒性^{［56，53］}，這是因為比起普通的優化搜索方法，它採用了許多獨特的方法和技術，歸納起來，主要有以下幾個方面。

遺傳演算法的處理對象不是參數本身，而是對參數集進行了編碼的個體。此編碼操作，使得遺傳演算法可直接對結構對象進行操作。所謂結構對象泛指集合、序列、矩陣、樹、圖、鏈和表等各種一維或二維甚至三維結構形式的對象。這一特點，使得遺傳演算法具有廣泛的應用領域。比如：

①通過對連接矩陣的操作，遺傳演算法可用來對神經網路或自動機的結構或參數加以優化；②通過對集合的操作，遺傳演算法可實現對規則集合或知識庫的精煉而達到高質量的機器學習目的；③通過對樹結構的操作用遺傳演算法可得到用於分類的最佳決策樹；④通過對任務序列的操作，遺傳演算法可用於任務規劃，而通過對操作序列的處理遺傳演算法可自動構造順序控制系統。

如前所述許多傳統搜索方法都是單點搜索演算法，即通過一些變動規則，問題的解從搜索空間中的當前解（點）移到另一解（點）。這種點對點的搜索方法，對於多峰分布的搜索空間常常會陷於局部的某個單峰的優解。相反，遺傳演算法是採用同時處理群體中多個個體的方法，即同時對搜索空間中的多個解進行評估，更形象地說，遺傳演算法是並行地爬多個峰。這一特點使遺傳演算法具有較好的全局搜索性能，減少了陷於局部優解的風險，同時這使遺傳演算法本身也十分易於並行化。

在標準的遺傳演算法中，基本上不用搜索空間的知識或其他輔助信息，無需導數或其他輔助信息，而僅用適應度函數值來評估個體，並在此基礎上進行遺傳操作。需要著重提出的是，遺傳演算法的適應度函數不僅不受連續可微的約束，而且其定義域可以任意設定。對適應度函數的惟一要求是，對於輸入可計算出加以比較的正的輸出。遺傳演算法的這一特點使它的應用范圍大大擴展。

圖7-1 基本遺傳演算法的框圖

遺傳演算法不是採用確定性規則，而是採用概率的變遷規則來指導它的搜索方向。在以後的章節中我們將會看到，遺傳演算法採用概率僅僅是作為一種工具來引導其搜索過程朝著搜索空間的更優化的解區域移動。因此雖然看起來它是一種盲目搜索方法，但實際上有明確的搜索方向。

遺傳演算法利用簡單的編碼技術和繁殖機制來表現復雜的現象，從而解決非常困難的問題。特別是由於它不受搜索空間的限制性假設的約束，不必要求諸如連續性、導數存在和單峰等假設，它能從離散的、多極值的、含有噪音的高維問題中以很大的概率找到全局最優解；其次，由於它固有的並行性，遺傳演算法非常適用於大規模並行計算。遺傳演算法目前已經在優化、機器學習和並行處理等領域得到了越來越廣泛的應用。

4. 什麼是遺傳演算法

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜索方法。它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定；具有內在的隱並行性和更好的全局尋優能力；採用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳演算法的這些性質，已被人們廣泛地應用於組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。它是現代有關智能計算中的關鍵技術。
對於一個求函數最大值的優化問題(求函數最小值也類同)，一般可以描述為下列數學規劃模型：
遺傳演算法式中x為決策
變數，式2-1為目標函數式，式2-2、2-3為約束條件，U是基本空間，R是U的子集。滿足約束條件的解X稱為可行解，集合R表示所有滿足約束條件的解所組成的集合，稱為可行解集合。
遺傳演算法的基本運算過程如下：
a)初始化：設置進化代數計數器t=0，設置最大進化代數T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)。
b)個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應度。
c)選擇運算:將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。
d)交叉運算：將交叉運算元作用於群體。所謂交叉是指把兩個父代個體的部分結構加以替換重組而生成新個體的操作。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。
e)變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。
群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代群體P(t 1)。
f)終止條件判斷:若t=T,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。
遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。

5. 遺傳演算法的優缺點

優點：

1、遺傳演算法是以決策變數的編碼作為運算對象，可以直接對集合、序列、矩陣、樹、圖等結構對象進行操作。這樣的方式一方面有助於模擬生物的基因、染色體和遺傳進化的過程，方便遺傳操作運算元的運用。

另一方面也使得遺傳演算法具有廣泛的應用領域，如函數優化、生產調度、自動控制、圖像處理、機器學習、數據挖掘等領域。

2、遺傳演算法直接以目標函數值作為搜索信息。它僅僅使用適應度函數值來度量個體的優良程度，不涉及目標函數值求導求微分的過程。因為在現實中很多目標函數是很難求導的，甚至是不存在導數的，所以這一點也使得遺傳演算法顯示出高度的優越性。

3、遺傳演算法具有群體搜索的特性。它的搜索過程是從一個具有多個個體的初始群體P(0)開始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的點。

另一方面由於傳統的單點搜索方法在對多峰分布的搜索空間進行搜索時很容易陷入局部某個單峰的極值點，而遺傳演算法的群體搜索特性卻可以避免這樣的問題，因而可以體現出遺傳演算法的並行化和較好的全局搜索性。

4、遺傳演算法基於概率規則，而不是確定性規則。這使得搜索更為靈活，參數對其搜索效果的影響也盡可能的小。

5、遺傳演算法具有可擴展性，易於與其他技術混合使用。以上幾點便是遺傳演算法作為優化演算法所具備的優點。

缺點：

1、遺傳演算法在進行編碼時容易出現不規范不準確的問題。

2、由於單一的遺傳演算法編碼不能全面將優化問題的約束表示出來，因此需要考慮對不可行解採用閾值，進而增加了工作量和求解時間。

3、遺傳演算法效率通常低於其他傳統的優化方法。

4、遺傳演算法容易出現過早收斂的問題。

(5)遺傳演算法特點擴展閱讀

遺傳演算法的機理相對復雜，在Matlab中已經由封裝好的工具箱命令，通過調用就能夠十分方便的使用遺傳演算法。

函數ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最優解，fval是最優值，@fitnessness是目標函數，nvars是自變數個數，options是其他屬性設置。系統默認求最小值，所以在求最大值時應在寫函數文檔時加負號。

為了設置options，需要用到下面這個函數：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通過這個函數就能夠實現對部分遺傳演算法的參數的設置。

6. 為什麼遺傳演算法能被廣泛的應用到各個領域

遺傳演算法在很多領域都得到應用；從神經網路研究的角度上考慮，最關心的是遺傳演算法在神經網路的應用。在遺傳演算法應用中，應先明確其特點和關鍵問題，才能對這種演算法深入了解，靈活應用，以及進一步研究開發。一、遺傳演算法的特點 1．遺傳演算法從問題解的中集開始嫂索，而不是從單個解開始。這是遺傳演算法與傳統優化演算法的極大區別。傳統優化演算法是從單個初始值迭代求最優解的；容易誤入局部最優解。遺傳演算法從串集開始搜索，復蓋面大，利於全局擇優。 2．遺傳演算法求解時使用特定問題的信息極少，容易形成通用演算法程序。由於遺傳演算法使用適應值這一信息進行搜索，並不需要問題導數等與問題直接相關的信息。遺傳演算法只需適應值和串編碼等通用信息，故幾乎可處理任何問題。 3．遺傳演算法有極強的容錯能力遺傳演算法的初始串集本身就帶有大量與最優解甚遠的信息；通過選擇、交叉、變異操作能迅速排除與最優解相差極大的串；這是一個強烈的濾波過程；並且是一個並行濾波機制。故而，遺傳演算法有很高的容錯能力。 4．遺傳演算法中的選擇、交叉和變異都是隨機操作，而不是確定的精確規則。這說明遺傳演算法是採用隨機方法進行最優解搜索，選擇體現了向最優解迫近，交叉體現了最優解的產生，變異體現了全局最優解的復蓋。 5．遺傳演算法具有隱含的並行性

7. 遺傳演算法的特點

遺傳演算法是解決搜索問題的一種通用演算法，對於各種通用問題都可以使用。搜索演算法的共同特徵為：
① 首先組成一組候選解
② 依據某些適應性條件測算這些候選解的適應度
③ 根據適應度保留某些候選解，放棄其他候選解
④ 對保留的候選解進行某些操作，生成新的候選解。
在遺傳演算法中，上述幾個特徵以一種特殊的方式組合在一起：基於染色體群的並行搜索，帶有猜測性質的選擇操作、交換操作和突變操作。這種特殊的組合方式將遺傳演算法與其它搜索演算法區別開來。
遺傳演算法還具有以下幾方面的特點：
(1)遺傳演算法從問題解的串集開始搜索，而不是從單個解開始。這是遺傳演算法與傳統優化演算法的極大區別。傳統優化演算法是從單個初始值迭代求最優解的；容易誤入局部最優解。遺傳演算法從串集開始搜索，覆蓋面大，利於全局擇優。
(2)遺傳演算法同時處理群體中的多個個體，即對搜索空間中的多個解進行評估，減少了陷入局部最優解的風險，同時演算法本身易於實現並行化。
(3)遺傳演算法基本上不用搜索空間的知識或其它輔助信息，而僅用適應度函數值來評估個體，在此基礎上進行遺傳操作。適應度函數不僅不受連續可微的約束，而且其定義域可以任意設定。這一特點使得遺傳演算法的應用范圍大大擴展。
(4)遺傳演算法不是採用確定性規則，而是採用概率的變遷規則來指導他的搜索方向。
(5)具有自組織、自適應和自學習性。遺傳演算法利用進化過程獲得的信息自行組織搜索時，適應度大的個體具有較高的生存概率，並獲得更適應環境的基因結構。
(6)此外，演算法本身也可以採用動態自適應技術，在進化過程中自動調整演算法控制參數和編碼精度，比如使用模糊自適應法 。

8. 遺傳演算法的核心是什麼！

遺傳操作的交叉運算元。

在自然界生物進化過程中起核心作用的是生物遺傳基因的重組(加上變異)。同樣，遺傳演算法中起核心作用的是遺傳操作的交叉運算元。所謂交叉是指把兩個父代個體的部分結構加以替換重組而生成新個體的操作。通過交叉，遺傳演算法的搜索能力得以飛躍提高。

交叉運算元根據交叉率將種群中的兩個個體隨機地交換某些基因，能夠產生新的基因組合，期望將有益基因組合在一起。

(8)遺傳演算法特點擴展閱讀

評估編碼策略常採用以下3個規范：

a)完備性(completeness):問題空間中的所有點(候選解)都能作為GA空間中的點(染色體)表現。

b)健全性(soundness): GA空間中的染色體能對應所有問題空間中的候選解。

c)非冗餘性(nonrendancy):染色體和候選解一一對應。

目前的幾種常用的編碼技術有二進制編碼，浮點數編碼，字元編碼，變成編碼等。

而二進制編碼是目前遺傳演算法中最常用的編碼方法。即是由二進制字元集{0,1}產生通常的0,1字元串來表示問題空間的候選解。