遗传算法实验大纲

人工智能实验报告遗传算法实验报告一、问题描述对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。

若遗传操作规定如下：（1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法；（2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序；（3）变异几率为0请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。

二、方法原理遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。

与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。

目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。

在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。

遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。

选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。

选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。

由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。

交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。

变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。

从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。

交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。

三、实现过程（1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。

遗传算法求函数最大值实验报告遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等机制，逐步优化解空间中的个体，以找到问题的最优解。

在本次实验中，我们利用遗传算法来求解一个函数的最大值。

下面我们将详细介绍实验的过程和结果。

首先，我们选择了一个简单的函数作为实验对象，即f(x) = x^2，在x的范围为[-10, 10]。

我们的目标是找到使函数值最大的x。

首先，我们需要定义遗传算法中的基本元素，包括编码方式、适应度函数、选择策略、交叉和变异操作等。

在本实验中，我们选择二进制编码方式，将x的范围[-10, 10]离散化为10位的二进制编码。

适应度函数即为f(x) = x^2，它表示个体的适应度。

选择策略采用轮盘赌选择算法，交叉操作采用单点交叉，变异操作采用随机位变异。

接下来，我们需要初始化种群，并迭代进行交叉和变异操作，直到满足终止条件。

在每一代中，我们根据适应度函数对种群中的个体进行评估，并根据选择策略选择父代个体进行交叉和变异操作。

通过交叉和变异操作，产生新的子代个体，并替代原有种群中的个体。

在本次实验中，我们设置了100个个体的种群，并进行了100代的迭代。

实验结果显示，经过多次迭代，算法逐渐优化到了最优解。

最终找到了使函数值最大的x，即x=10，对应的函数值为100。

总结起来，本次实验利用遗传算法求解函数的最大值，展示了遗传算法在优化问题中的应用。

通过适当选择编码方式、适应度函数和操作策略，我们可以有效地找到问题的最优解。

在后续的研究中，我们可以进一步探索遗传算法在更复杂问题上的应用，并通过改进算法的参数和操作策略来提高算法的性能。

环境配置1.安装anaconda，并配置环境变量2.Win+R运行cmd打开命令行窗口，在命令行中创建并激活所需的Python环境，也可直接使用默认的base环境a)创建：conda create -n [新环境的名字] python=[Python版本号]比如：conda create -n myEnv python=3.7b)激活环境：conda activate [环境名]。

激活成功后命令行前面会有个括号显示当前使用的环境名：3.检查当前环境下是否已有需要用到的库，若没有，则需要安装a)查询命令：conda listb)安装新的库：conda install [库名]也可指定库的版本号：conda install [库名]=[版本号]4.执行指定的python文件：python [.py文件名]如果.py文件不在当前路径下，需要指定文件的完整路径完成下列实验1，2以及3、4、5任选其二。

实验1：产生式系统1.基本要求1.1掌握产生式系统的基本原理1.2运行产生式系统的示例代码1.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理2.实验报告2.1总结产生式系统的基本原理2.2产生式系统的源代码分析与实验记录2.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理3.作业无实验2：AStar求解八数码问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解八数码问题的示例代码。

给定矩阵初始状态，允许将0与相邻的4个数字之一交换，直到矩阵转变为目标状态。

输出每一步交换后的矩阵例12.实验报告2.1 总结AStar算法的基本原理2.2 如何描述八数码问题中两个状态间的距离？2.2 如何根据状态距离将八数码问题转换为AStar寻路问题？3.作业提交编写的AStar求解八数码问题代码实验3：AStar求解迷宫寻路问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解迷宫寻路问题的示例代码。

实验一 二进制编码函数优化一、实验目的利用一种基于二进制编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，了解整个利用二进制编码的过程，选择，交叉，变异等等。

使适应性函数值逐步逼近最优解，并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。

二、实验仪器机械楼计算机中心计算机三、实验内容及步骤采用二进制编码方式优化如下测试函数： (1) De Jong 函数F1：极小点f 1(0, 0, 0)＝0。

(2) De Jong 函数F2：极小点f 2(1，1) = 0。

(3) De Jong 函数F3：对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。

要求：对每一个测试函数，分析不同的种群规模（20～100）、交叉概率（0.4～0.99）和变异概率（0.0001～0.1）对优化结果的影响，试确定最佳参数组合。

四、实验报告（1）De Jong函数F1采用二进制编码方式优化结果的折线图如图1所示：其中迭代数为100代，结果基本逼近最真实值。

图1 De Jong函数F1二进制编码优化结果折线图（2）De Jong函数F2采用二进制编码方式优化结果的折线图如图2所示：其中迭代数为100代。

图2 De Jong函数F2二进制编码优化结果折线图（3）De Jong函数F3采用二进制编码方式优化结果的折线图如图3所示：其中迭代数为200代。

图3 De Jong函数F3二进制编码优化结果折线图实验二 实数编码函数优化一、实验目的利用一种基于实数编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，并分析不同的变异方式（均匀变异、非均匀变异、自适应变异）的优化结果有什么区别。

并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。

二、实验仪器机械楼计算机中心计算机三、实验内容及步骤采用实数编码方式优化如下测试函数： ⑴De Jong 函数F1：极小点f 1(0, 0, 0)＝0。

遗传算法实验报告遗传算法实验报告引言：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等操作，逐步优化问题的解。

本实验旨在探究遗传算法在解决优化问题中的应用，并通过实验验证其效果。

一、实验背景遗传算法最早由美国科学家约翰·霍兰德于20世纪60年代提出，其灵感来源于达尔文的进化论。

遗传算法通过基因编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，模拟了进化过程中的遗传和变异，从而找到问题的最优解。

二、实验目的本实验旨在通过遗传算法解决一个经典的优化问题，验证其在解决实际问题中的有效性。

同时，对遗传算法的参数设置和操作过程进行调整和优化，以提高算法的性能。

三、实验步骤1. 问题定义：选择一个经典的优化问题，例如旅行商问题（TSP）或背包问题。

2. 解空间建模：将问题的解表示为染色体，设计基因编码方式。

3. 适应度函数定义：根据问题的特点，设计一个能够评估染色体解的适应度函数。

4. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群。

5. 选择操作：根据适应度函数，选择一部分较优秀的染色体作为父代。

6. 交叉操作：通过交叉操作，生成新的子代染色体。

7. 变异操作：对子代染色体进行变异操作，引入新的基因变异。

8. 适应度评估：计算新的子代染色体的适应度。

9. 父代替换：根据适应度函数，选择一部分较优秀的子代染色体替换掉父代染色体。

10. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，若满足则结束算法，否则返回步骤5。

11. 输出结果：输出最优解及其适应度值。

四、实验结果与分析通过实验，我们得到了一组优化问题的最优解，并计算出其适应度值。

通过观察实验结果，我们可以发现遗传算法在解决优化问题中的有效性。

同时，我们还可以通过调整遗传算法的参数和操作过程，进一步提高算法的性能。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遗传算法的原理和应用。

遗传算法作为一种优化算法，具有较强的适应性和鲁棒性，在解决实际问题中具有广泛的应用前景。

实验二：遗传算法一、实验目的1．学会使用遗传算法matlab示例程序辅助学习2．理解遗传算法的原理及机制二、实验原理遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Hilland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。

每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。

因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。

由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小挑选（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

三、实验条件1．Matlab 7.0以上版本遗传算法演示程序2．IE6.0，能通过INTERNET查阅相关资料四、实验内容1．启动GA示例程序1）启动Matlab 7.02）单击help菜单，在弹出的下拉菜单中选择“demos”3）在“demos”窗口左边的树形选择栏选择“toolbox”中“Genetic Algorithm and Direct Search Demos”分支，“demos”窗口右边即为遗传算法示例程序列表。

遗传算法实验报告豆实验报告：遗传算法在问题求解中的应用1. 引言遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。

在遗传算法中，通过模拟“遗传、变异、选择”等进化过程，逐渐进化出最优解。

本实验旨在通过编写代码，使用遗传算法解决一个优化问题，并对结果进行评估与分析。

2. 实验目标本实验要求使用遗传算法解决一个函数极值求解问题。

具体要求如下：- 目标函数：f(x) = 3x^4 - 4x^3 - 12x^2 + 2x + 6- 变量范围：-10 <= x <= 10- 求解目标：找到使得f(x)取得最大值的x的取值。

3. 实验步骤本次实验采用Python语言编写代码，使用遗传算法进行求解。

具体步骤如下：（1）初始化种群：随机生成一定数量的个体，并将其编码成二进制串表示。

（2）选择操作：通过计算适应度函数值，按照一定的策略选择个体。

这里采用轮盘赌选择策略，适应度越高的个体被选中的概率越大。

（3）交叉操作：随机选择两个个体，按照一定的概率进行交叉操作。

采用单点交叉的方法，将两个个体的某一位进行交换。

（4）变异操作：对选中的个体按照一定的概率进行变异操作。

这里采用单点变异的方法，随机选择一个位点进行变异。

（5）迭代操作：重复上述步骤，直到满足终止条件（迭代次数达到设定值或者达到了较好的适应度值）为止。

4. 实验结果与分析经过运行1000次实验，并进行统计，得到了一组实验结果。

最终，遗传算法找到了一个较好的近似解，f(x)取得最大值时的x的取值为2.976，并且f(x)取得的最大值为102.441。

下面对结果进行详细分析。

4.1. 初始种群影响初始种群的选择对于遗传算法的收敛速度和找到全局最优解的准确性都有一定的影响。

本次实验，我们随机生成了一定数量的个体作为初始种群，经过实验发现，初始种群越大，算法在相同条件下的迭代次数越少，收敛速度越快。

4.2. 参数选择遗传算法中的参数选择也对算法求解效果有一定影响。

遗传算法实验报告遗传算法实验报告引言：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟基因的变异和交叉来寻找问题的最优解。

本实验旨在通过编写遗传算法程序，探索其在求解优化问题中的应用。

一、实验背景遗传算法最初是为了模拟达尔文的进化论而提出的。

通过模拟自然界中的进化过程，遗传算法可以逐步优化解空间，找到问题的最优解。

遗传算法适用于各种优化问题，如旅行商问题、背包问题等。

二、实验目的本实验旨在通过编写遗传算法程序，研究其在求解优化问题中的效果。

具体目标如下：1. 熟悉遗传算法的基本原理和流程；2. 实现一个简单的遗传算法程序；3. 运用该程序求解一个具体的优化问题。

三、实验步骤1. 确定问题：选择一个具体的优化问题，如旅行商问题；2. 设计编码方式：将问题转化为遗传算法可以处理的编码形式，如二进制编码；3. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为初始种群；4. 评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度；5. 选择操作：根据适应度选择优秀的个体作为父代，采用轮盘赌等方法进行选6. 交叉操作：对选出的父代进行交叉操作，生成新的个体；7. 变异操作：对新个体进行变异操作，引入随机性；8. 更新种群：将原种群和新生成的个体合并，更新种群；9. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到最优解；10. 输出结果：输出找到的最优解。

四、实验结果本实验选择旅行商问题作为优化问题进行求解。

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商可以依次访问一系列城市并回到起点。

经过多次实验，得到了如下结果：- 初始种群大小为100个个体；- 迭代次数为1000次；- 交叉概率为0.8，变异概率为0.01；- 最优解为路径长度为1000的路径。

五、实验分析通过对遗传算法的实验结果进行分析，可以得出以下结论：1. 遗传算法能够在一定程度上寻找到问题的最优解，但并不能保证一定找到全局最优解；2. 实验中的参数设置对算法的性能有很大影响，不同的参数设置可能导致不同的结果；3. 遗传算法适用于解决各种优化问题，但对于复杂问题可能需要更多的优化和六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遗传算法的原理和应用。

实验一 二进制编码函数优化一、实验目的根据给出的数学模型，利用遗传算法求解，并用C 语言编程实现。

采用二进制编码方式，通过不断调整种群规模、进化代数、交叉因子和变异因子等参数，对目标函数进行优化求解。

重点：掌握二进制编码的编程过程。

二、实验仪器Acer Aspire V5-472G ，Windows 7 旗舰版，64位操作系统 Intel(R) Core(TM) i5-3337 CPU @1.8GHz 1.80 GHz Microsoft Visual C++ 6.0 Microsoft Office Excel 2016三、实验内容及步骤采用二进制编码方式优化如下测试函数： (1) De Jong 函数F1：极小点f 1(0, 0, 0)＝0。

(2) De Jong 函数F2：极小点f 2(1，1) = 0。

(3) De Jong 函数F3：对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。

要求：对每一个测试函数，分析不同的种群规模（20～100）、交叉概率（0.4～0.99）和变异概率（0.0001～0.1）对优化结果的影响，试确定最佳参数组合。

四、实验报告(1) 根据De Jong函数F1：极小点f1(0, 0, 0)＝0。

给定Cmax=100，MaxGeneration=100，在此基础上改变A：Popsize(20、60、100)、B:Pc（0.3、0.6、0.9）、C：Pm（0.1、0.05、0.001）等参数，设计一个3因素3水平的正交实验，根据正交实验表进行实验。

将正交实验因素和实验结果整合成一个正交实验表，如表1.1.1所示。

其中M表示best达到0的最小迭代数，N代表Average的收敛性，收敛为1，不收敛为0。

对实验结果M、N两项参数进行分析，得到均值响应表，如表1.1.2所示。

表1.1.1 函数F1正交实验表表1.1.2 函数F1均值响应表通过分析均值响应表，得到较优的组合为A1B1C2和A1B1C1。