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遺傳演算法慢

發布時間: 2023-01-31 11:48:41

『壹』 我用matlab實現的遺傳演算法,種群大小為300,迭代次數是900,運行時間是10s,請問這算慢嗎

迭代次數可以多一點,運行時間不算慢!

『貳』 遺傳演算法--GA

        遺傳演算法(GA)屬於 人工智慧啟發式演算法 ,啟發式演算法的目標就是 尋找原始問題的最優解 ,該演算法的定義為

         人類通過直觀常識和生活經驗,設計出一種以搜索最優解為目的,通過模擬大自然規律的演算法,該演算法在可以在接受的花銷(計算時間和存儲空間)范圍內找到問題實例的一個可行解,且該可行解和真實最優解的誤差一般不可以被估計

        當下主要有的啟發式演算法包括 遺傳演算法、退火法,蟻群演算法、人工神經網路等 ,這篇文章主要介紹遺傳演算法

        遺傳演算法的基本原理是模擬達爾文進化論 "物競天擇,適者生存" 的自然法則,其核心思想為

(1)將原始問題的參數,抽象為基因編碼

(2)將原始問題的可行解,抽象為基因排列的染色體組合

(3)將原始問題的解集規模,抽象為一定數量染色體組成的種群

(4)尋找可行解的過程,抽象為種群的進化過程(染色體選擇、交叉、變異等)

(5)比較可行解的優劣,抽象為量化比較不同種群對當前環境的適應程度

(6)逼近最優解的過程,抽象為淘汰適應度差的種群,保留適應度高的種群進行下一次進化

(7)問題的最優解,抽象為經過多次進化後,最終生存下來的精英種群

        理論上,通過有限次種群進化,生存下來的種群都是 精英染色體 ,是最適合當前環境條件的種群,也就可以無限逼近原始問題的最優解

相關生物學術語:

    為了大家更好了解遺傳演算法,在此之前先簡單介紹一下相關生物學術語,大家了解一下即可。

基因型(genotype):性狀染色體的內部表現;

表現型(phenotype):染色體決定的性狀的外部表現,或者說,根據基因型形成的個體的外部表現;

進化(evolution):種群逐漸適應生存環境,品質不斷得到改良。生物的進化是以種群的形式進行的。

適應度(fitness):度量某個物種對於生存環境的適應程度。

選擇(selection):以一定的概率從種群中選擇若干個個體。一般,選擇過程是一種基於適應度的優勝劣汰的過程。

復制(reproction):細胞分裂時,遺傳物質DNA通過復制而轉移到新產生的細胞中,新細胞就繼承了舊細胞的基因。

交叉(crossover):兩個染色體的某一相同位置處DNA被切斷,前後兩串分別交叉組合形成兩個新的染色體。也稱基因重組或雜交;

變異(mutation):復制時可能(很小的概率)產生某些復制差錯,變異產生新的染色體,表現出新的性狀。

編碼(coding):DNA中遺傳信息在一個長鏈上按一定的模式排列。遺傳編碼可看作從表現型到基因型的映射。

解碼(decoding):基因型到表現型的映射。

個體(indivial):指染色體帶有特徵的實體;

種群(population):個體的集合,該集合內個體數稱為種群

大體實現過程

遺傳演算法中每一條染色體,對應著遺傳演算法的一個解決方案,一般我們用適應性函數(fitness function)來衡量這個解決方案的優劣。所以從一個基因組到其解的適應度形成一個映射。 遺傳演算法的實現過程實際上就像自然界的進化過程那樣。

基本遺傳演算法概述

    1.[開始]生成n個染色體的隨機群體(適合該問題的解決方案)

    2.[適應度]評估群體中每個染色體x的適應度f(x)

    3.[新種群]通過重復以下來創建新種群直到新種群完成的步驟

        3.1 [選擇]根據種群的適合度選擇兩個親本染色體(更好的適應性,更大的選擇機會)

        3.2 [交叉]以交叉概率跨越父母形成新的後代(兒童) )。如果沒有進行交叉,後代就是父母的確切副本。

        3.3 [突變]突變概率突變每個基因座(染色體中的位置)的新後代。

    4.[接受]在新種群中放置新後代[替換]使用新生成的種群進一步運行演算法

    5.[測試]如果滿足結束條件,則停止並返回當前種群中的最佳解

    6。[循環]轉到步驟2

影響GA的因素

    從遺傳演算法概述可以看出,交叉和變異是遺傳演算法中最重要的部分。性能主要受這兩個因素的影響。在我們解釋有關交叉和變異的更多信息之前,我們將給出一些有關染色體的信息。

染色體編碼

染色體應該以某種方式包含它所代表的解決方案的信息。最常用的編碼方式是二進制字元串。然後染色體看起來像這樣:

每個染色體由二進制字元串表示。字元串中的每個位都可以表示解決方案的一些特徵。另一種可能性是整個字元串可以表示一個數字 - 這已在基本的GA小程序中使用。當然,還有許多其他的編碼方式。編碼主要取決於解決的問題。例如,可以直接編碼整數或實數,有時對某些排列等進行編碼很有用。

染色體交叉

在我們確定了將使用的編碼之後,我們可以繼續進行交叉操作。 Crossover對來自親本染色體的選定基因進行操作並產生新的後代。最簡單的方法是隨機選擇一些交叉點,並在此點之前從第一個父項復制所有內容,然後在交叉點之後復制另一個父交叉點之後的所有內容。交叉可以說明如下:( |是交叉點):

還有其他方法可以進行交叉,例如我們可以選擇更多的交叉點。交叉可能非常復雜,主要取決於染色體的編碼。針對特定問題進行的特定交叉可以改善遺傳演算法的性能。

4.染色體突變

在執行交叉之後,發生突變。突變旨在防止群體中的所有解決方案落入解決問題的局部最優中。突變操作隨機改變由交叉引起的後代。在二進制編碼的情況下,我們可以將一些隨機選擇的位從1切換到0或從0切換到1.突變可以如下所示:

突變(以及交叉)技術主要取決於染色體的編碼。例如,當我們編碼排列時,可以將突變作為兩個基因的交換來進行。

GA的參數

    1.交叉和突變概率

    GA有兩個基本參數 - 交叉概率和變異概率。

     交叉概率 :交叉的頻率。如果沒有交叉,後代就是父母的精確副本。如果存在交叉,則後代由父母染色體的部分組成。如果交叉概率為100%,那麼所有後代都是由交叉產生的。如果它是0%,那麼全新一代都是從舊種群的染色體的精確拷貝製成的(但這並不意味著新一代是相同的!)。交叉是希望新染色體將包含舊染色體的良好部分,因此新染色體將更好。但是,將舊人口的一部分留給下一代是好的。

     突變概率 :染色體部分突變的頻率。如果沒有突變,則在交叉(或直接復制)後立即生成後代而不進行任何更改。如果進行突變,則改變染色體的一個或多個部分。如果突變概率為100%,則整個染色體發生變化,如果是0%,則沒有變化。突變通常會阻止GA陷入局部極端。突變不應該經常發生,因為GA實際上會改變為隨機搜索。

    2.其他參數

     種群規模 :種群中有多少染色體(一代)。如果染色體太少,GA幾乎沒有可能進行交叉,只探索了一小部分搜索空間。另一方面,如果染色體太多,GA會減慢。研究表明,經過一定的限制(主要取決於編碼和問題),使用非常大的種群是沒有用的,因為它不能比中等規模的種群更快地解決問題。

     3      選擇

正如您從GA概述中已經知道的那樣,從群體中選擇染色體作為交叉的父母。問題是如何選擇這些染色體。根據達爾文的進化論,最好的進化能夠創造出新的後代。選擇最佳染色體的方法有很多種。例如輪盤賭選擇,Boltzman選擇,錦標賽選擇,等級選擇,穩態選擇和其他一些選擇。

1.輪盤賭選擇

父母根據他們的健康狀況選擇。染色體越好,它們被選擇的機會就越多。想像一下輪盤賭輪,人口中的所有染色體都放在那裡。輪盤中截面的大小與每條染色體的適應度函數的值成比例 - 值越大,截面越大。有關示例,請參見下圖。

輪盤賭中放入一塊大理石,並選擇停止的染色體。顯然,具有較大適應值的染色體將被選擇更多次。

該過程可以通過以下演算法來描述。

[Sum]計算總體中所有染色體擬合度的總和 - 總和S.

[Select]從區間(0,S)-r生成隨機數。

[循環]遍歷總體並從0 - 總和中求和。當總和s大於r時,停止並返回您所在的染色體。當然,對於每個群體,步驟1僅執行一次。

2.排名選擇

當健身值之間存在很大差異時,先前的選擇類型會出現問題。例如,如果最佳染色體適應度是所有擬合度總和的90%,那麼其他染色體將很少被選擇的機會。等級選擇首先對群體進行排序,然後每個染色體接收由該等級確定的適合度值。最差的將是健身1,第二個最差的2等等,最好的將具有適應度N(人口中的染色體數量)。您可以在下面的圖片中看到,在更改適應性與排名確定的數字後情況如何變化。

排名前的情況(適合度圖)

排名後的情況(訂單號圖)

現在所有染色體都有機會被選中。然而,這種方法會導致收斂速度變慢,因為最好的染色體與其他染色體的差別不大。

3.穩態選擇

這不是選擇父母的特定方法。這種選擇新種群的主要思想是染色體的很大一部分可以存活到下一代。穩態選擇GA以下列方式工作。在每一代中,選擇一些好的(具有更高適應性)染色體來創建新的後代。然後去除一些不好的(具有較低適合度)染色體並將新的後代放置在它們的位置。其餘人口倖存下來。

4.精英

精英主義的想法已經被引入。當通過交叉和變異創建新的種群時,我們有很大的機會,我們將失去最好的染色體。精英主義是首先將最佳染色體(或少數最佳染色體)復制到新種群的方法的名稱。其餘人口以上述方式構建。精英主義可以迅速提高GA的性能,因為它可以防止丟失最佳找到的解決方案。

交叉(Crossover)和突變 (Mutation)

交叉和變異是GA的兩個基本運算符。 GA的表現非常依賴於它們。運算符的類型和實現取決於編碼以及問題。有多種方法可以執行交叉和變異。在本章中,我們將簡要介紹一些如何執行多個編碼的示例和建議。

1.二進制編碼

交叉

單點交叉 - 選擇一個交叉點,從第一個父項復制從染色體開始到交叉點的二進制字元串,其餘從另一個父項復制

選擇兩點交叉 - 兩個交叉點,從第一個父節點復制從染色體開始到第一個交叉點的二進制字元串,從第一個父節點復制從第一個交叉點到第二個交叉點的部分,其餘的是再次從第一個父級復制

均勻交叉 - 從第一個父項或第二個父項中隨機復制位

算術交叉 - 執行一些算術運算以產生新的後代

突變

位反轉 - 選擇的位被反轉

2.置換編碼

交叉

單點交叉 - 選擇一個交叉點,將排列從第一個父項復制到交叉點,然後掃描另一個父項,如果該數字還沒有在後代中,則添加它注意:還有更多方法如何在交叉點之後產生休息

(1 2 3 4 5 6 7 8 9) + (4 5 3 6 8 9 7 2 1) = (1 2 3 4 5 6 8 9 7)

變異

順序更改 - 選擇並交換兩個數字

(1 2 3 4 5 6 8 9 7) => (1 8 3 4 5 6 2 9 7)

3.值編碼

交叉

可以使用來自二進制編碼的所有交叉

變異

添加一個小數字(用於實數值編碼) - 將一個小數字添加到(或減去)所選值

(1.29 5.68 2.86 4.11 5.55)=>(1.29 5.68 2.73 4.22 5.55)

4.樹編碼

交叉

樹交叉 - 在父母雙方中選擇一個交叉點,父母在該點被分割,交換點下面的部分被交換以產生新的後代

變異

更改運算符,數字 - 選定節點已更改

補充:

疑惑點:

初始種群是啥:

利用二進制(一般)表示最終解

例如:需要求解z=x^2+y^2的最大值,x={1,5,3,8},y={5,4,0,6}

用六位二進制數表示由x,y組成的解,例如:001100 表示x=1,y=4

001100 稱為一條基因序列,表示的是該問題的一種解決 方案

種群是包含多個基因序列(解決方案/個體)的集合

適應度函數是啥,有什麼作用:

適應度函數可以理解成「 游戲 規則」,如果問題較為復雜,需要自定義適應度函數,說明如何區分優秀與不優秀的個體; 如果問題比較簡單,例如上述求最大值的問題,則直接用此函數式作為適應度函數即可。作用:評定個體的優劣程度,從而決定其遺傳機會的大小。

怎麼選擇:

定義「適者生存不適者淘汰」的規則,例如:定義適應度高的被選擇的概率更大

怎麼交叉:

利用循環,遍歷種群中的每個個體,挑選另一個體進行交叉。例如,通過遍歷為基因序列A挑選出B配對,則取A的前半部分,B的後半部分,組合成新的個體(基因序列)C

如何變異:

隨機挑選基因序列上的某一位置,進行0-1互換

建議 GA的參數

如果您決定實施遺傳演算法,本章應該為您提供一些基本建議。這些建議非常籠統。您可能希望嘗試使用自己的GA來解決特定問題,因為沒有一般理論可以幫助您針對任何問題調整GA參數。

建議通常是對GA的經驗研究的結果,這些研究通常僅在二進制編碼上進行。

交叉率

交叉率一般應高,約為80%-95%。 (但是有些結果表明,對於某些問題,交叉率約為60%是最好的。)

突變率

另一方面,突變率應該非常低。最佳利率似乎約為0.5%-1%。

人口規模

可能令人驚訝的是,非常大的人口規模通常不會改善GA的性能(從找到解決方案的速度的意義上說)。良好的人口規模約為20-30,但有時大小為50-100是最好的。一些研究還表明,最佳種群規模取決於編碼字元串(染色體)的大小。這意味著如果你有32位染色體,那麼人口應該高於16位染色體。

選擇

可以使用基本的輪盤賭選擇,但有時排名選擇可以更好。查看有關選擇優缺點的章節。還有一些更復雜的方法可以在GA運行期間更改選擇參數。基本上,這些表現類似於模擬退火。如果您不使用其他方法來保存最佳找到的解決方案,則應確保使用精英主義。您也可以嘗試穩態選擇。

編碼

編碼取決於問題以及問題實例的大小。查看有關編碼的章節以獲取一些建議或查看其他資源。

交叉和變異

運算符取決於所選的編碼和問題。查看有關操作員的章節以獲取一些建議。您還可以查看其他網站。

搜索空間

    如果我們正在解決問題,我們通常會尋找一些最好的解決方案。所有可行解決方案的空間(所需解決方案所在的解決方案集)稱為搜索空間(也稱為狀態空間)。搜索空間中的每個點代表一種可能的解決方案。每個可能的解決方案可以通過其對問題的值(或適應度)進行「標記」。通過GA,我們在眾多可能的解決方案中尋找最佳解決方案 - 以搜索空間中的一個點為代表。然後尋找解決方案等於在搜索空間中尋找一些極值(最小值或最大值)。有時可以很好地定義搜索空間,但通常我們只知道搜索空間中的幾個點。在使用遺傳演算法的過程中,隨著進化的進行,尋找解決方案的過程會產生其他點(可能的解決方案)。

    問題是搜索可能非常復雜。人們可能不知道在哪裡尋找解決方案或從哪裡開始。有許多方法可用於尋找合適的解決方案,但這些方法不一定能提供最佳解決方案。這些方法中的一些是爬山,禁忌搜索,模擬退火和遺傳演算法。通過這些方法找到的解決方案通常被認為是很好的解決方案,因為通常不可能證明最佳方案。

NP-hard Problems

NP問題是一類無法用「傳統」方式解決的問題。我們可以快速應用許多任務(多項式)演算法。還存在一些無法通過演算法解決的問題。有很多重要問題很難找到解決方案,但是一旦有了解決方案,就很容易檢查解決方案。這一事實導致了NP完全問題。 NP代表非確定性多項式,它意味著可以「猜測」解決方案(通過一些非確定性演算法),然後檢查它。如果我們有一台猜測機器,我們或許可以在合理的時間內找到解決方案。為簡單起見,研究NP完全問題僅限於答案可以是或否的問題。由於存在輸出復雜的任務,因此引入了一類稱為NP難問題的問題。這個類並不像NP完全問題那樣受限。 NP問題的一個特徵是,可以使用一個簡單的演算法,可能是第一眼看到的,可用於找到可用的解決方案。但是這種方法通常提供了許多可能的解決方案 - 只是嘗試所有可能的解決方案是非常緩慢的過程(例如O(2 ^ n))。對於這些類型問題的更大的實例,這種方法根本不可用。今天沒有人知道是否存在一些更快的演算法來提供NP問題的確切答案。對於研究人員來說,發現這樣的演算法仍然是一項重大任務(也許你!:-))。今天許多人認為這種演算法不存在,因此他們正在尋找替代方法。替代方法的一個例子是遺傳演算法。 NP問題的例子是可滿足性問題,旅行商問題或背包問題。可以獲得NP問題匯編。

參考:

         https://www.jianshu.com/p/ae5157c26af9

        https://www.jianshu.com/p/b36b520bd187

『叄』 遺傳演算法、數值演算法、爬山演算法、模擬退火 各自的優缺點

遺傳演算法:其優點是能很好地處理約束,跳出局部最優,最終得到全局最優解。缺點是收斂速度慢,局部搜索能力弱,運行時間長,容易受到參數的影響。

模擬退火:具有局部搜索能力強、運行時間短的優點。缺點是全局搜索能力差,容易受到參數的影響。

爬山演算法:顯然爬山演算法簡單、效率高,但在處理多約束大規模問題時,往往不能得到較好的解決方案。

數值演算法:這個數值演算法的含義太寬泛了,指的是哪種數值演算法,陣列演算法與爬山演算法一樣,各有優缺點。

(3)遺傳演算法慢擴展閱讀:

注意事項:

遺傳演算法的機制比較復雜,在Matlab中已經用工具箱中的命令進行了打包,通過調用可以非常方便的使用遺傳演算法。

函數GA:[x,Fval,reason]=GA(@fitnessfun,Nvars,options)x為最優解,Fval為最優值,@Fitnessness為目標函數,Nvars為自變數個數,options為其他屬性設置。系統的默認值是最小值,所以函數文檔中應該加上一個減號。

要設置選項,您需要以下函數:options=GaOptimset('PropertyName1','PropertyValue1','PropertyName2','PropertyName3','PropertyValue3'…)通過該函數,可以確定一些遺傳演算法的參數。

『肆』 遺傳演算法

優化的演算法有很多種,從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法,如遺傳演算法(GA),差分演化演算法(DE),粒子群演算法(PSO)和人工蜂群演算法(ABC)。

舉一個例子,遺傳演算法和梯度下降:

梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法,而梯度下降只是其中最基礎的那一個,它依靠梯度與方向導數的關系計算出最優值。遺傳演算法則是優化演算法中的啟發式演算法中的一種,啟發式演算法的意思就是先需要提供至少一個初始可行解,然後在預定義的搜索空間高效搜索用以迭代地改進解,最後得到一個次優解或者滿意解。遺傳演算法則是基於群體的啟發式演算法。

遺傳演算法和梯度下降的區別是:

1.梯度下降使用誤差函數決定梯度下降的方向,遺傳演算法使用目標函數評估個體的適應度
2.梯度下降是有每一步都是基於學習率下降的並且大部分情況下都是朝著優化方向迭代更新,容易達到局部最優解出不來;而遺傳演算法是使用選擇、交叉和變異因子迭代更新的,可以有效跳出局部最優解
3.遺傳演算法的值可以用二進制編碼表示,也可以直接實數表示

遺傳演算法如何使用它的內在構造來算出 α 和 β :

主要講一下選擇、交叉和變異這一部分:
1.選擇運算:將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優秀(適應值高)的個體直接遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。

2.交叉運算:將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。交叉運算元是將種群中的個體兩兩分組,按一定概率和方式交換部分基因的操作。將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。例如:(根據概率選取50個個體,兩兩配對,交換x,y,比如之前兩個是(x1,y1),(x2,y2),之後變成了(x1,y2),(x2,y1))

3.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。(x2可能變為x2+δ,y1變為y1+δ)
種群P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代種群P(t+1)。

遺傳演算法就是通過對大量的數據個體使用選擇、交叉和變異方式來進化,尋找適合問題的最優解或者滿意解。

遺傳演算法參數的用處和設置:

1.編碼選擇:通常使用二進制編碼和浮點數編碼,二進制適合精度要求不高、特徵較少的情況。浮點數適合精度高、特徵多的情況
2.種群:種群由個體組成,個體中的每個數字都代表一個特徵,種群個體數量通常設置在40-60之間;迭代次數通常看情況定若計算時間較長可以在100內,否則1000以內都可以。
3.選擇因子:通常有輪盤賭選擇和錦標賽選擇,輪盤賭博的特點是收斂速度較快,但優勢個體會迅速繁殖,導致種群缺乏多樣性。錦標賽選擇的特點是群多樣性較為豐富,同時保證了被選個體較優。
4.交叉因子:交叉方法有單點交叉和兩點交叉等等,通常用兩點交叉。交叉概率則選擇在0.7-0.9。概率越低收斂越慢時間越長。交叉操作能夠組合出新的個體,在串空間進行有效搜索,同時降低對種群有效模式的破壞概率。
5.變異因子:變異也有變異的方法和概率。方法有均勻變異和高斯變異等等;概率也可以設置成0.1。變異操作可以改善遺傳演算法的局部搜索能力,豐富種群多樣性。
6.終止條件:1、完成了預先給定的進化代數;2、種群中的最優個體在連續若干代沒有改進或平均適應度在連續若干代基本沒有改進;3、所求問題最優值小於給定的閾值.

『伍』 MATLAB遺傳演算法,明明之前是可以運行求出結果的,今天運行卻不行了

迭代次數超過的最大的迭代次數。遺傳演算法本身就是不穩定的,所以有時可以有時不行。建議1)結合實際問題,把無約束的ga改成帶有約束的,然後再去迭代。或者調整遺傳代數。2)修改適應度函數fitness四層循環,matlab本身就不善於干這個的,盡量把元素運算改成矩陣運算3)變數64個有點多,可以考慮減少一些變數,否則運行太慢了。

『陸』 matlab遺傳演算法程序

在matlab里沒有
for
i
=
1
to
80
...
endfor
這樣的語法的
在matlab里應該是:
for
i
=
1:
1:
80
...
end
1:1:80
第一個1是初始值,第二個是每次+1的意思
當然如果是我古若寡聞那也請見諒~~哈哈~~

『柒』 遺傳演算法優化BP神經網路是不是會使訓練時間變慢!

1、遺傳演算法優化BP神經網路是指優化神經網路的參數;
2、因此,對訓練時間沒有影響。

『捌』 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。

(8)遺傳演算法慢擴展閱讀

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。

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