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《智能優(yōu)化技術(shù)》遺傳算法筆記
智能優(yōu)化技術(shù)，如遺傳算法（genetic algorithm, GA），是解決優(yōu)化問題的重要工具。GA借鑒自然選擇原理，旨在通過模仿生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解。其核心思想基于生物進(jìn)化中的基本原理：個(gè)體生存、繁殖、變異以及競(jìng)爭(zhēng)與選擇。
二進(jìn)制遺傳算法是GA的一種實(shí)現(xiàn)形式，適用于離散型問題。以設(shè)計(jì)輕型機(jī)器人為例，需考慮電機(jī)類型、伏數(shù)、電源類型等參數(shù)。通過定義適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估可能解的好壞，編碼為特定的二進(jìn)制序列，初始化個(gè)體，然后通過交叉、選擇和變異操作進(jìn)行進(jìn)化，逐步優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。
連續(xù)遺傳算法適用于參數(shù)連續(xù)變化的優(yōu)化問題。初始化階段生成多個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表一組參數(shù)值。通過計(jì)算適應(yīng)度、選擇、交叉和變異操作，迭代優(yōu)化參數(shù)空間，尋找到最優(yōu)解。連續(xù)遺傳算法的變異率通常較低，以避免過早收斂，保持種群多樣性。
GA的流程包括：初始化、計(jì)算適應(yīng)度、選擇、交叉、變異和終止條件。適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)個(gè)體性能，選擇操作決定哪些個(gè)體進(jìn)行交配，交叉生成后代，變異引入遺傳多樣性。通過迭代更新，GA逐步優(yōu)化種群，逼近最優(yōu)解。
兩種遺傳算法的變異率有所不同。二進(jìn)制遺傳算法中，變異率與個(gè)體編碼長(zhǎng)度緊密相關(guān)，連續(xù)遺傳算法則相對(duì)固定?；诟怕视?jì)算，可以分析不同變異率對(duì)算法性能的影響，以找到最合適的變異率，實(shí)現(xiàn)高效優(yōu)化。
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