遗传算法实例
Ⅰ 用遗传算法实现用例选择的完整实例和代码，急求！！！
遗传算法和运行环境没有任何关系
帮你找了一个现成的。
http://wenku..com/link?url=87o20FPdKgVYKX0C7VI2iuEOZ6sAh_ck3zp7oMdH7uaTybY--vE2o4hSUjZz4INHflcPqK
Ⅱ 遗传算法的程序应用，最好举例说明。
这种很主流的算法能搜到很多。
比如遗传算法合集，包括遗传算法简介、研究热点、着作、站点、参考论文下载等：
http://www.chinaai.org/ai/neural-network/genetic-algorithm.html
看之前记得打开杀毒软件跟防火墙。
Ⅲ matlab遗传算法实例求指导
主函数m文件代码：
lb=[0.2 1.234 0.01 1190 0.15];
ub=[0.4 3 0.04 1398 0.4];
x0=lb;
[x,fval]=fmincon('llzy',x0,[],[],[],[],lb,ub);
目标函数m文件代码：
function y=llzy(x)
y=(0.0206*x(2)^2/(2*9.81*x(1))+(0.5*(1-(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2))))+((0.25*(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))-1)^2+x(5)*x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))^0.5)*(x(4)/1040-1)+1.8413*(x(2)/(9.81*x(1)))^2.7736*(0.5*(1-(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2))))+((0.25*(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))-1)^2+x(5)*x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))^0.5)*0.43*x(3)/x(1)*(x(4)/1040-1))/(x(4)*x(5)/1040);
Ⅳ 求一个matlab遗传算法并行计算的实例和代码
推荐你看一本书matlab算法30哥案例分析，我记得第一个就是遗传算法，讲的非常详细，网上有很多pdf版本的，源码也有，如果实在找不到追问我帮你找
Ⅳ 高分悬赏：遗传算法应用实例
柔性生产计划？我想在这方面，遗传算法应用的例子还是有一些的。比如说人员的安排，机器设备的调度等
Ⅵ 遗传算法 编码 例子
GA的编码通常都是数字序列（好比基因^_^），具体如何编码要看实际需求如何，例如Jeffris提到的行商问题，其编码就是一个包括n节点数字序列（也就是一条不重复走遍所有城市的路线）。
如果你愿意把你所面对的问题贴出来，或许能帮到你一些。
如果你只是在寻求多维数据结构的表现方式，很简单，无论多少维，都可以表现为(x,y,z,...)这样的坐标形式。不过我相信这不是你想要的啦^_^
最后，这个连接上有些内容或许会有点帮助（尽管可能性很小）http://..com/question/17393957.html
加油！
Ⅶ 遗传算法原理与应用实例的介绍
《遗传算法原理与应用实例》主要结合应用实例系统讨论、介绍遗传算法原理及其应用，主要内容包括：遗传算法的基本原理和数学机理、解决连续问题优化的遗传算法和分布式遗传算法、遗传算法的实现技术、遗传算法应用实例，并给出了两个典型的遗传算法源程序。《遗传算法原理与应用实例》在详细介绍遗传算法理论与方法的同时，还给_出了基于遗传算法的费托合成反应动力学模型参数优化的详细设计应用。
Ⅷ 请问什么是遗传算法，并给两个例子
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续
空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。
一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：
(1) 对待解决问题进行编码；
(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好
坏；
(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；
(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限
个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。
GA中最常用的算子有如下几种：
(1) 选择算子(selection/reproction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个
体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进行交叉
，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，对
二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改进GA的
某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对算法的收敛速度
及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值。
GA的程序设计应考虑到通用性，而且要有较强的适应新的算子的能力。OOP中的类的继
承为我们提供了这一可能。
定义两个基本结构：基因(ALLELE)和个体(INDIVIDUAL)，以个体的集合作为群体类TP
opulation的数据成员，而TSGA类则由群体派生出来，定义GA的基本操作。对任一个应用实
例，可以在TSGA类上派生，并定义新的操作。
TPopulation类包含两个重要过程：
FillFitness: 评价函数，对每个个体进行解码(decode)并计算出其适应度值，具体操
作在用户类中实现。
Statistic: 对当前群体进行统计，如求总适应度sumfitness、平均适应度average、最好
个体fmax、最坏个体fmin等。
TSGA类在TPopulation类的基础上派生，以GA的系统参数为构造函数的参数，它有4个
重要的成员函数：
Select: 选择算子，基本的选择策略采用轮盘赌模型（如图2）。轮盘经任意旋转停止
后指针所指向区域被选中，所以fi值大的被选中的概率就大。
Crossover: 交叉算子，以概率Pc在两基因链上的随机位置交换子串。
Mutation: 变异算子，以概率Pm对基因链上每一个基因进行随机干扰(取反)。
Generate: 产生下代，包括了评价、统计、选择、交叉、变异等全部过程，每运行一
次，产生新的一代。
SGA的结构及类定义如下(用C++编写)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 个体定义
class TPopulation{ // 群体类定义
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;
INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;
TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 评价函数
virtual void Statistics(); // 统计函数
};
class TSGA : public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation
TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 产生新的一代
};
用户GA类定义如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]
由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况
也不同。在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。变异概率太大，会导致不稳定。
参考文献
● Goldberg D E. Genetic Algorithm in Search, Optimization, and machine
Learning. Addison-Wesley, Reading, MA, 1989
● 陈根社、陈新海，"遗传算法的研究与进展"，《信息与控制》，Vol.23,
NO.4, 1994, PP215-222
● Vittorio Maniezzo, "Genetic Evolution of the Topology and Weight Distri
bution of the Neural Networks", IEEE, Trans. on Neural Networks, Vol.5, NO
.1, 1994, PP39-53
● Xiaofeng Qi, Francesco Palmieri, "Theoretical Analysis of Evolutionary
Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space. Part Ⅰ
l Networks, Vol.5, NO.1, 1994, PP102-119
● Xiaofeng Qi, Francesco Palmieri, "Theoretical Analysis of Evolutionary
Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space. Part Ⅱ
al Networks, Vol.5, NO.1, 1994, PP102-119
● Gunter Rudolph, Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms, I
EEE, Trans. on Neural Networks, Vol.5, NO.1, 1994, PP96-101
● A E Eiben, E H L Aarts, K M Van Hee. Gloable convergence of genetic alg
orithms: A Markov chain analysis. in Parallel Problem Solving from Nat
ure. H.-P.Schwefel, R.Manner, Eds. Berlin and Heidelberg: Springer, 1991
, PP4-12
● Wirt Atmar, "Notes on the Simulation of Evolution", IEEE, Trans. on Neu
ral Networks, Vol.5, NO.1, 1994, PP130-147
● Anthony V. Sebald, Jennifer Schlenzig, "Minimax Design of Neural Net Co
ntrollers for Highly Uncertain Plants", IEEE, Trans. on Neural Networks, V
ol.5, NO.1, 1994, PP73-81
● 方建安、邵世煌，"采用遗传算法自学习模型控制规则"，《自动化理论、技术与应
用》，中国自动化学会 第九届青年学术年会论文集，1993, PP233-238
● 方建安、邵世煌，"采用遗传算法学习的神经网络控制器"，《控制与决策》，199
3,8(3), PP208-212
● 苏素珍、土屋喜一，"使用遗传算法的迷宫学习"，《机器人》，Vol.16,NO.5,199
4, PP286-289
● M.Srinivas, L.M.Patnaik, "Adaptive Probabilities of Crossover and Mutat
ion", IEEE Trans. on S.M.C, Vol.24, NO.4, 1994 of Crossover and Mutation",
IEEE Trans. on S.M.C, Vol.24, NO.4, 1994
● Daihee Park, Abraham Kandel, Gideon Langholz, "Genetic-Based New Fuzzy
Reasoning Models with Application to Fuzzy Control", IEEE Trans. S. M. C,
Vol.24, NO.1, PP39-47, 1994
● Alen Varsek, Tanja Urbancic, Bodgan Filipic, "Genetic Algorithms in Con
troller Design and Tuning", IEEE Trans. S. M. C, Vol.23, NO.5, PP1330-13
39, 1993
Ⅸ 请问能给几个遗传算法的应用实例么，越简单越好，如果有java程序实现的就太太完美了，
import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JScrollPane;
import javax.swing.JTextArea;
import javax.swing.JTextField;
/**
* 编写者: 赖志环
* 标准遗传算法求解函数
* 编写日期: 2007-12-2
*/
class Best {
public int generations; //最佳适应值代号
public String str; //最佳染色体
public double fitness; //最佳适应值
}
public class SGAFrame extends JFrame {
private JTextArea textArea;
private String str = "";
private Best best = null; //最佳染色体
private String[] ipop = new String[10]; //染色体
private int gernation = 0; //染色体代号
public static final int GENE = 22; //基因数
/**
* Launch the application
* @param args
*/
public static void main(String args[]) {
try {
SGAFrame frame = new SGAFrame();
frame.setVisible(true);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* Create the frame
*/
public SGAFrame() {
super();
this.ipop = inialPops();
getContentPane().setLayout(null);
setBounds(100, 100, 461, 277);
setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
final JLabel label = new JLabel();
label.setText("X的区间:");
label.setBounds(23, 10, 88, 15);
getContentPane().add(label);
final JLabel label_1 = new JLabel();
label_1.setText("[-255,255]");
label_1.setBounds(92, 10, 84, 15);
getContentPane().add(label_1);
final JButton button = new JButton();
button.addActionListener(new ActionListener() {
public void actionPerformed(final ActionEvent e) {
SGAFrame s = new SGAFrame();
str = str + s.process() + "\n";
textArea.setText(str);
}
});
button.setText("求最小值");
button.setBounds(323, 27, 99, 23);
getContentPane().add(button);
final JLabel label_2 = new JLabel();
label_2.setText("利用标准遗传算法求解函数f(x)=(x-5)*(x-5)的最小值:");
label_2.setBounds(23, 31, 318, 15);
getContentPane().add(label_2);
final JPanel panel = new JPanel();
panel.setLayout(new BorderLayout());
panel.setBounds(23, 65, 399, 164);
getContentPane().add(panel);
final JScrollPane scrollPane = new JScrollPane();
panel.add(scrollPane, BorderLayout.CENTER);
textArea = new JTextArea();
scrollPane.setViewportView(textArea);
//
}
/**
* 初始化一条染色体（用二进制字符串表示）
* @return 一条染色体
*/
private String inialPop() {
String res = "";
for (int i = 0; i < GENE; i++) {
if (Math.random() > 0.5) {
res += "0";
} else {
res += "1";
}
}
return res;
}
/**
* 初始化一组染色体
* @return 染色体组
*/
private String[] inialPops() {
String[] ipop = new String[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ipop[i] = inialPop();
}
return ipop;
}
/**
* 将染色体转换成x的值
* @param str 染色体
* @return 染色体的适应值
*/
private double calculatefitnessvalue(String str) {
int b = Integer.parseInt(str, 2);
//String str1 = "" + "/n";
double x = -255 + b * (255 - (-255)) / (Math.pow(2, GENE) - 1);
//System.out.println("X = " + x);
double fitness = -(x - 5) * (x - 5);
//System.out.println("f(x)=" + fitness);
//str1 = str1 + "X=" + x + "/n"
//+ "f(x)=" + "fitness" + "/n";
//textArea.setText(str1);
return fitness;
}
/**
* 计算群体上每个个体的适应度值;
* 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体;
*/
private void select() {
double evals[] = new double[10]; // 所有染色体适应值
double p[] = new double[10]; // 各染色体选择概率
double q[] = new double[10]; // 累计概率
double F = 0; // 累计适应值总和
for (int i = 0; i < 10; i++) {
evals[i] = calculatefitnessvalue(ipop[i]);
if (best == null) {
best = new Best();
best.fitness = evals[i];
best.generations = 0;
best.str = ipop[i];
} else {
if (evals[i] > best.fitness) // 最好的记录下来
{
best.fitness = evals[i];
best.generations = gernation;
best.str = ipop[i];
}
}
F = F + evals[i]; // 所有染色体适应值总和
}
for (int i = 0; i < 10; i++) {
p[i] = evals[i] / F;
if (i == 0)
q[i] = p[i];
else {
q[i] = q[i - 1] + p[i];
}
}
for (int i = 0; i < 10; i++) {
double r = Math.random();
if (r <= q[0]) {
ipop[i] = ipop[0];
} else {
for (int j = 1; j < 10; j++) {
if (r < q[j]) {
ipop[i] = ipop[j];
break;
}
}
}
}
}
/**
* 交叉操作
* 交叉率为25%，平均为25%的染色体进行交叉
*/
private void cross() {
String temp1, temp2;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
if (Math.random() < 0.25) {
double r = Math.random();
int pos = (int) (Math.round(r * 1000)) % GENE;
if (pos == 0) {
pos = 1;
}
temp1 = ipop[i].substring(0, pos)
+ ipop[(i + 1) % 10].substring(pos);
temp2 = ipop[(i + 1) % 10].substring(0, pos)
+ ipop[i].substring(pos);
ipop[i] = temp1;
ipop[(i + 1) / 10] = temp2;
}
}
}
/**
* 基因突变操作
* 1%基因变异m*pop_size 共180个基因，为了使每个基因都有相同机会发生变异,
* 需要产生[1--180]上均匀分布的
*/
private void mutation() {
for (int i = 0; i < 4; i++) {
int num = (int) (Math.random() * GENE * 10 + 1);
int chromosomeNum = (int) (num / GENE) + 1; // 染色体号
int mutationNum = num - (chromosomeNum - 1) * GENE; // 基因号
if (mutationNum == 0)
mutationNum = 1;
chromosomeNum = chromosomeNum - 1;
if (chromosomeNum >= 10)
chromosomeNum = 9;
//System.out.println("变异前" + ipop[chromosomeNum]);
String temp;
if (ipop[chromosomeNum].charAt(mutationNum - 1) == '0') {
if (mutationNum == 1) {
temp = "1" + ipop[chromosomeNum].substring
(mutationNum);
} else {
if (mutationNum != GENE) {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1" + ipop
[chromosomeNum].substring(mutationNum);
} else {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1";
}
}
} else {
if (mutationNum == 1) {
temp = "0" + ipop[chromosomeNum].substring
(mutationNum);
} else {
if (mutationNum != GENE) {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "0" + ipop
[chromosomeNum].substring(mutationNum);
} else {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1";
}
}
}
ipop[chromosomeNum] = temp;
//System.out.println("变异后" + ipop[chromosomeNum]);
}
}
/**
* 执行遗传算法
*/
public String process() {
String str = "";
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
this.select();
this.cross();
this.mutation();
gernation = i;
}
str = "最小值" + best.fitness + ",第" + best.generations + "个染色体";
return str;
}
}