第七章遗传算法及其应用.ppt

第 7 章 遗传算法及其应用;第7章 遗传算法及其应用;第7章 遗传算法及其应用; 7.1 遗传算法的产生与发展 ;7.1 遗传算法的产生与发展;7.1.1 遗传算法的生物学背景;7.1.2 遗传算法的基本思想;7.1.2 遗传算法的基本思想;7.1.3 遗传算法的发展历史;7.1.4 设计遗传算法的基本原则与内容 ;设计的基本内容： ;第7章 遗传算法及其应用;7.2 遗传算法的基本算法;7.2 遗传算法的基本算法;7.2.1 编码 ;7.2.1 编码 ; 7.2.1 编码 ; 7.2.1 编码 ; 7.2.1 编码 ;初始种群的产生;2. 种群规模的确定;将目标函数映射成适应度函数的方法 ;将目标函数映射成适应度函数的方法(续） ;适应度函数的尺度变换 ;适应度函数的尺度变换(续） ;适应度函数的尺度变换(续） ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.4 选择 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.5 交叉 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.6 变异 ;7.2.7 遗传算法的一般步骤;7.2.7 遗传算法的一般步骤;7.2.7 遗传算法的一般步骤;7.2.8 遗传算法的特点 ;第7章 遗传算法及其应用;7.3 遗传算法的改进算法 ; 7.3.1 双倍体遗传算法; 7.3.1 双倍体遗传算法; 双种群遗传算法程序流程图 ;7.3.2 双种群遗传算法 ;7.3.2 双种群遗传算法 ;7.3.3 自适应遗传算法 ;7.3.3 自适应遗传算法 ; 2. 自适应遗传算法的步骤（续） （6）对于群体中的所有个体，共N个，按照自适应变异公式计算自适应变异概率 ，随机产生 R(0,1)，如果 则对该染色体进行交叉操作。 （7）计算由交叉和变异生成新个体的适应度，新个体与父代一起构成新群体。 （8）判断是否达到预定的迭代次数，是则结束；否则转 （4）。 ;3. 适应的交叉概率与变异概率; F－自适应方法： ;7.3.3 自适应遗传算法 ;7.3.3 自适应遗传算法 ;第7章 遗传算法及其应用;7.4 基于遗传算法的生产调度方法 ;1. 流水车间调度问题;1. 流水车间调度问题;1. 流水车间调度问题; 2. 求解流水车间调度问题的遗传算法设计 ; 2. 求解流水车间调度问题的遗传算法设计 ;求解FSP的遗传算法实例 ;用遗传算法求解。选择交叉概率 ，变异概 ,种群规模为20，迭代次数 。 ;表7.3 遗传算法运行的结果 ;平均值收敛图 ;机器甘特图