《遺傳算法補(bǔ)充》課件

遺傳算法補(bǔ)充遺傳算法是一類模擬進(jìn)化計(jì)算的優(yōu)化算法，可以解決很多實(shí)際中的數(shù)值優(yōu)化問題。本課件將從概念、基本流程、應(yīng)用領(lǐng)域等多角度向您介紹遺傳算法。遺傳算法的概念與優(yōu)勢1簡介遺傳算法是一種基于自然選擇和自然遺傳機(jī)制的搜索算法，初期應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化的問題。2優(yōu)勢具有不需要先驗(yàn)知識、適合復(fù)雜多變場景、全局搜索能力強(qiáng)、易于并行化等特點(diǎn)。是許多問題的有效解法。遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域1機(jī)器學(xué)習(xí)用GA方法優(yōu)化參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型等，可以快速有效地調(diào)優(yōu)并提高模型的性能，如CNN、RNN等。2電子電路設(shè)計(jì)在電路設(shè)計(jì)中使用電路元器件參數(shù)的GA優(yōu)化方法，更快速、更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出電路，提高電路設(shè)計(jì)能力。3組合優(yōu)化問題解決包括TSP問題、背包問題、最大團(tuán)問題等組合優(yōu)化問題。4其他應(yīng)用還可以用于金融優(yōu)化、調(diào)度問題、參數(shù)優(yōu)化、模式分類等許多問題。遺傳算法的基本流程初始化根據(jù)創(chuàng)建的基因組大小，生成初始種群選擇從當(dāng)前種群中選取部分個體作為下一代的種子，以適應(yīng)度為概率權(quán)重進(jìn)行選擇交叉隨機(jī)配對無性繁殖，生成下一代群體變異對單個個體的基因進(jìn)行隨機(jī)突變。保證種群的多樣性和個體的隨機(jī)性。遺傳算法的編碼方式1二進(jìn)制編碼以字符串形式表示個體或基因，適用于占用空間小、易于變異、群體調(diào)節(jié)要求低的問題。2實(shí)數(shù)編碼將輸入輸出參數(shù)變量作為基因，適用于連續(xù)比較數(shù)值化、最優(yōu)化問題等。3排列編碼將某一問題下所有可能序列作為基因，如TSP問題的各城市序列。遺傳算法的群體選擇策略自然選擇僅選擇適應(yīng)度好的個體參與繁殖，模擬生物進(jìn)化過程。錦標(biāo)賽選擇從數(shù)量較小的群體中比較適應(yīng)度，選擇最適應(yīng)的個體進(jìn)行爭奪，模擬人類的競爭選擇。輪盤賭選擇根據(jù)適應(yīng)度大小分配一定概率權(quán)重，隨機(jī)挑選用于繁殖的個體。遺傳算法對群體的更新方式代替壓縮完整種群，直接替換。淘汰淘汰不優(yōu)秀的個體，保留中、高適應(yīng)度的個體繼續(xù)迭代?；旌蠈⑶皫状鷥?yōu)秀的個體和當(dāng)前個體進(jìn)行混合，產(chǎn)生子代。共生群體建立不同樣本之間的映射關(guān)系，達(dá)到各自優(yōu)化的目的，一種策略約束另一種策略。遺傳算法的交叉操作1單點(diǎn)交叉隨機(jī)一個基因位置，在該基因位置前后交換兩個個體。2兩點(diǎn)交叉選取兩個位置點(diǎn)來交換兩個個體的基因片段。3多點(diǎn)交叉多個位置點(diǎn)將兩個個體的基因片段交叉配對并且合并。遺傳算法的變異操作1位翻轉(zhuǎn)翻轉(zhuǎn)一個基因位，將0變?yōu)?或者將1變?yōu)?。2多種方式變異交換基因位置，插入基因，刪除基因，縮小基因范圍等。3無規(guī)律變異根據(jù)一定的概率隨機(jī)地對單個基因進(jìn)行變異，可以增加多樣性。遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算適應(yīng)度表示個體優(yōu)劣程度的度量標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算方式需根據(jù)問題特性，確定適應(yīng)度函數(shù)，對群體進(jìn)行評估從而實(shí)現(xiàn)選擇。作用表現(xiàn)適應(yīng)的強(qiáng)弱程度對群體個體進(jìn)行篩選和優(yōu)化，保證群體個體的質(zhì)量。遺傳算法與其他優(yōu)化算法的比較對比模擬退火GA適用于復(fù)雜、多峰問題，而SA適用于簡單、單峰、可導(dǎo)問題。對比粒子群算法PSO優(yōu)于GA在速度和精度上，但是粒子的速度和位置約束較大。對比蟻群算法ACO適用于具有離散變量的優(yōu)化問題。GA適用于具有高度復(fù)雜結(jié)構(gòu)和約束的連續(xù)變量的優(yōu)化問題。遺傳算法的求解難度分析NP完全性證明了很多經(jīng)典問題的遺傳算法復(fù)雜度為指數(shù)級，但是這些問題在ACM中都被歸于NP完全類。計(jì)算困難度在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)問題復(fù)雜度通過優(yōu)化編碼、選擇、交叉、變異操作等，達(dá)到計(jì)算上的簡化。求解精度由于遺傳算法的隨機(jī)性和并行化，不能完全保證求得最優(yōu)解，但是通?？梢越魄蠼?。遺傳算法的改進(jìn)與優(yōu)化1多目標(biāo)GA可以多維度全面評價解的好壞程度，用綜合分?jǐn)?shù)決定個體在種群中的優(yōu)劣。2自適應(yīng)GA能夠自動調(diào)節(jié)優(yōu)化參數(shù)，使算法更加智能化和自適應(yīng)。同時也提高了精度和搜索效率。3混合算法將優(yōu)化算法和其他優(yōu)化的方法結(jié)合使用，如遺傳算法與模擬退火、人工免疫系統(tǒng)等。遺傳算法的并行實(shí)現(xiàn)1單指令多數(shù)據(jù)并行適用于簡單遺傳算法，種群某一基因的操作可以同時進(jìn)行。2多線程并發(fā)計(jì)算適用于遺傳算法的各個階段，從而大幅度減小算法的運(yùn)行時間。3基于云計(jì)算集群并行適合大規(guī)模的優(yōu)化問題，分而治之，運(yùn)行速度更快。遺傳算法的參數(shù)設(shè)置交叉概率影響算法的收斂速度和質(zhì)量，選擇適度值。變異概率控制變異幅度和多樣性程度，小幅變化可考慮設(shè)置較小值。種群大小影響算法解決問題的質(zhì)量和速度，一般應(yīng)根據(jù)問題大小適度取值。實(shí)例分析：遺傳算法在TSP問題中的應(yīng)用基本流程將各城市當(dāng)做個體，基于距離關(guān)系設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，在各種約束條件下尋找最優(yōu)路徑列表。實(shí)現(xiàn)方式對各城市進(jìn)行隨機(jī)編碼，以適應(yīng)度為依據(jù)，使用多種選擇、交叉互換、變異和群體更新的策略最終得到最佳路徑。應(yīng)用領(lǐng)域使用遺傳算法解決旅游景點(diǎn)游覽路線規(guī)劃問題，獲得更有效和快捷的解決方案。實(shí)例分析：遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用羅森布洛克函數(shù)優(yōu)化1簡介羅森布洛克函數(shù)是優(yōu)化算法中的常用測試函數(shù)，表現(xiàn)為無處可導(dǎo)、多峰值函數(shù)，模擬現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜優(yōu)化問題。2實(shí)現(xiàn)步驟利用遺傳算法，對每個基因進(jìn)行隨機(jī)編碼、選擇、交叉、變異操作，減少局部最優(yōu)解并最終找到全局最優(yōu)解。3應(yīng)用效果遺傳算法快速收斂，找到全局最優(yōu)解的成功率更高。實(shí)例分析：遺傳算法在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用CNN優(yōu)化1簡介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法，在超參數(shù)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索中應(yīng)用最多。2實(shí)現(xiàn)方式遺傳算法處理超參數(shù)的更新，計(jì)算不同超參數(shù)組合的適應(yīng)值，篩選出適應(yīng)值好的組合。3應(yīng)用效果在ImageNet分類中，通過選取良好的超參數(shù)組合，提升了模型的性能和準(zhǔn)確度。遺傳算法的未來發(fā)展趨勢1群體多樣性上的優(yōu)化考慮提高群體的多樣性，鼓勵算法探索和嘗試新問題。2交叉互換算子優(yōu)化優(yōu)化交叉操作，增加算法搜索空間，提升算法性能。3增加常識和先驗(yàn)知識引入先驗(yàn)的知識和領(lǐng)域信息，迅速縮小搜索空間。遺傳算法的局限性與不足卡在局部最優(yōu)上對局部最優(yōu)解的識別是遺傳算法的重要課題，可能陷入局部最優(yōu)解而無法收斂到全局最優(yōu)解。算法參數(shù)需要精細(xì)調(diào)整不同算法參數(shù)之間的關(guān)系會導(dǎo)致算法搜索性能的差異，這個過程需要大量實(shí)驗(yàn)和計(jì)算資源。監(jiān)視搜索過程的挑戰(zhàn)由于算法的隨機(jī)性和并行性，難以在