国赛培训——最优化算法——遗传算法

文章目录

• 1. 编码

• • 1.1 二进制编码
  • • 1.1.1 编码长度
    • 1.1.2 解码

• 1.2 适应度函数计算与转换

• • Cmin/Cmax转换（较为基础 但应用范围受限）
  • 线性变换1（基于最大最小值）
  • 线性变换2
  • 动态线性变换（推荐使用）
    • 基于动态权重系数的调整
  • 指数变换

• 2. 选择

  • 2.1 比例选择法（存在较大随机性）

  • 2.2 排名选择法（未考虑真实差异）

  • 2.3 优秀个体保留策略（常与辅助算法结合使用）

  • 2.4 竞争淘汰法（突出优势个体筛选）

  • 2.5 定向采样策略（仅保留优势个体筛选）

  • 3. 交叉

  • • 3.1 单点交叉

  • 4. 变异

  • • 4.1 基本位变异
    • 4.2 大变异遗传算法（跳出局部最优）

  • 5. 自适应交叉变异 （推荐）

  • Reference

过程：①进行编码环节 – >建立初始群体 – >(评估适应度值 – >②采用筛选策略 – >③实施交配操作 – >④执行基因突变 – >子代群体 – >判断是否满足条件)– >完成染色体解码

1. 编码

1.1 二进制编码

1.1.1 编码长度

每个自变量编码长