程式交易文件很好的genetic algorithm

GeneticAlgorithm

基因演算法、遺傳演算法陳錦平何謂基因演算法?基因演算法的策略與組成初始染色體與設(shè)計(jì)適應(yīng)值計(jì)算複製策略交配策略突變策略基因演算法在解決問題的應(yīng)用Outline達(dá)爾文進(jìn)化論—適者生存。物種的進(jìn)化、強(qiáng)勢個(gè)體的續(xù)存、適應(yīng)力強(qiáng)者之續(xù)存。最佳化演算法之一。何謂基因演算法?基因演算法的組成要件:

1.基因(Gene)

2.染色體(Chromosome)

3.適應(yīng)函數(shù)(FitnessFunction)

4.族群(Population)基因(Gene):變數(shù)。染色體(Chromosome):各種變數(shù)的集合，可視為一個(gè)體。族群(Population):個(gè)體的集合。適應(yīng)函數(shù)(FitnessFunction):計(jì)算染色體的適應(yīng)值?；蜓菟惴ǖ慕M成與策略基因演算法的策略:

1.初始染色體(Initialization)

2.適應(yīng)值計(jì)算(Evaluation)

3.複製(Reproduction)

4.交配(Crossover)

5.突變(Mutation)

6.新的染色體(NewChromosomes)以上整個(gè)策略的流程進(jìn)行一輪稱為一個(gè)世代(Generation)，上一個(gè)世代的族群也稱為父代族群。初始染色體與設(shè)計(jì)(Initialization)………膚色[1,100]瞳孔顏色[1,100]智力[1,200]骨骼[1,10]耳朵大小[1,5]….Population在設(shè)計(jì)初始染色體族群時(shí)需要指定族群大小。染色體類型:

1.二位元編碼

2.實(shí)數(shù)編碼二位元編碼

實(shí)數(shù)編碼需要定義交配率(CrossoverRate)、突變率(MutationRate)?！m應(yīng)值計(jì)算(Evaluation)………….

9088….70複製策略中需要的幾個(gè)步驟:

1.排序

2.由父代中挑選數(shù)組較佳的染色體複製到下一世代的族群中排序:

將適應(yīng)值由小到大或由大到小排序，以方便我們挑選出較佳的染色體。由父代中挑選數(shù)組較佳的染色體複製到下一世代的族群中:

1.競爭式選擇法。

2.隨機(jī)挑選法。

3.輪盤式選擇法。複製策略(Reproduction)1.競爭式選擇法…………………908886828170…………2.隨機(jī)挑選法…………………908886828170…………3.輪盤式選擇法交配策略中需要的幾個(gè)步驟

1.由父代中挑選兩組染色體以進(jìn)行交配的動(dòng)作

2.產(chǎn)生一機(jī)率值並藉由此數(shù)值判斷是否交配

3.交配

3.將交配過後的新染色體放入下一世代的族群中由父代中挑選兩組染色體以進(jìn)行交配的動(dòng)作:

1.競爭式選擇法。

2.隨機(jī)選擇法。

3.輪盤式選擇法。產(chǎn)生一機(jī)率值並藉由此數(shù)值判斷是否交配:

與交配率進(jìn)行比較。交配:

1.單點(diǎn)交配

2.雙點(diǎn)交配交配策略(Crossover)1.單點(diǎn)交配:

以2位元編碼為範(fàn)例實(shí)數(shù)編碼的作法亦同。010111000100001110112.雙點(diǎn)交配

以實(shí)數(shù)編碼為範(fàn)例2位元編碼作法亦同。12622705137778663421778670513726226342突變策略中需要的幾個(gè)步驟:

1.由父代中挑選欲進(jìn)行突變的染色體

2.突變

3.將突變過後的染色體放入下一世代中由父代中挑選欲進(jìn)行突變的染色體:

1.競爭式選擇法。

2.隨機(jī)選擇法。

3.輪盤式選擇法。突變:

1.隨機(jī)單點(diǎn)突變突變策略(Mutation)隨機(jī)單點(diǎn)突變:126227051

126117051新的染色體(NewChromosomes)Population

RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRR1.MVN-Pwithtolerantbuffer2.Economicdispatch3.最適新型流感交通阻絕策略之基因演算法優(yōu)選與防疫成本效益分析基因演算法在解決問題的應(yīng)用Multi-valuedNeuronwithPeriodicactivationfunction(MVN-P)wasproposedforsolvingclassificationproblems.MVN-Pisacomplex-valuedNeuron,havingweightsandinput/outputvalueslocatedonthecomplexplane.WhatisMVN-P?Italsoprojectsmulti-dimensionalinstancestothecomplexplane.Theprojectedvaluesarelocatedonaunitcircleandtheoutputvalueisdecidedbythelocationoftheweightedsum.MVNTheMVNarchitecture.GeometricallayoutoftheMVNactivationfunctionfork=3

MVN-PGeometricallayoutoftheMVN-Pactivationfunctionfork=3andL=2

MVN-PwithCrispBufferAnillustrationforMVN-P-C

MVN-PwithFuzzyBufferAsectorwithitsmembershipfunctioninMVN-P-F.AsectoranditstoleratingareasinMVN-P-F.Trainingwithaninstanceoflargez.Trainingwithan