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人工智能(遗传算法)

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人 工 智 能 1 遗传算法实验报告 实 验 目 的 1. 熟 悉 和 掌 握 遗 传 算 法 的 原 理 、 实 质 2. 学 会 使 用 遗 传 算 法 解 决 问 题 3. 学 会 编 写 遗 传 算 法 程 序 寻 找 函 数 最 值 实 验 原 理 遗 传 算 法 是 仿 真 生 物 遗 传 学 和 自 然 选 择 机 理 , 通 过 人 工 方 式 所 构 造 的 一 类 搜索 算 法 , 从 某 种 程 度 上 说 遗 传 算 法 是 对 生 物 进 化 构 成 进 行 的 数 学 方 式 仿 真 。 在 遗传 算 法 中 染 色 体 对 应 的 是 一 系 列 符 号 序 列 ,在 标 准 的 遗 传 算 法 (即 基 本 遗 传 算 法 )中 , 通 常 用 0, 1 组 成 的 位 串 表 示 , 串 上 各 个 位 置 对 应 基 因 座 , 各 位 置 上 的 取 值对 应 等 位 基 因 。 遗 传 算 法 对 染 色 体 进 行 处 理 , 染 色 体 称 为 基 因 个 体 。 一 定 数 量 的基 因 个 体 组 成 基 因 种 群 。 种 群 中 个 体 的 数 目 为 种 群 的 规 模 , 各 个 体 对 环 境 的 适 应程 度 称 为 适 应 度 。 实 验 条 件 1. Window NT/xp/7 及 以 上 的 操 作 系 统 2. 内 存 在 512M 以 上 3. CPU 在 奔 腾 II 以 上 实 验 内 容 1. 用 遗 传 算 法 解 决 下 面 函 数 的 极 大值 问 题 。 [0,31] x x)(2其中xf 2. 遗 传 算 法 的 具体 实 施策略不限, 最 好用MATLAB 实 验 分析 1 . 遗 传 算 法 基 本 步骤 ① 选 择 目 标 函 数 , 确定 变量 定 义域及 编 码精度 , 形成 编 码方 案 ② 随机 产生 一 个 规 模 为 (即 该种 群 中 含有个 体 )的 种 群 人工智能 2 ③ 对被选择进入匹配池中的个体进行交叉操作,形成新种群 ④ 以小概率在种群 中选择个体进行变异操作形成新种群 ⑤ 计算每个个体的适值 ⑥ 根据适值概率选择 个新个体形成新种群 ⑦ 检查结束条件,若满足则算法结束,当前种群中适值最高的个体即所求解;否则转③ 2 . 遗传算法的优点 ① 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。这种对控制变量的编码处理方...

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