遗传算法研究综述_马永杰.pdf

为了改进现有的试题管理系统在试卷生成环节中的速度和质量，结合粗粒度并行遗传算法与自适应技术，提出了一种自适应调整种群迁移的快速并行遗传算法。从试题库编码方案、遗传策略、适应度函数的优化、交叉变异算子的选择和自适应度值函数的选取等多个方面进行设计，取得了显著的适应度提升。采用并行策略显著提高了算法的运行速度。仿真实验显示，该算法成功应用于自动组卷，提高了组卷效率和成功率，具备广泛适用性。

使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。

数据爆炸式增长和自动化数据收集工具的普及降低了数据存储成本。然而，数据的高维度、异构性和复杂性给信息提取带来了挑战。数据挖掘技术应运而生，关联规则挖掘作为模式发现技术，可从海量数据中挖掘有价值的模式，但随着实时数据更新，相关性不断变化，需要高效地发现最优频繁模式。为解决传统关联规则挖掘的挑战，提出最优频繁模式系统（OFPS）。OFPS将数据预处理、频繁模式树构建和遗传算法相结合，有效发现最优频繁模式，并通过实验验证了其性能。

主要探讨了数据挖掘领域中的重要算法——遗传算法。文章详细阐述了遗传算法的概念、特点，以及基本的操作流程和核心要素，重点分析了遗传算法在解决排课问题中的应用。讨论了编码形式的选择、适应度函数的确定以及遗传操作的具体实施，以优化资源分配，有效解决资源利用冲突。

通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。 WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。 通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。 WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。

SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种智能的多变量优化算法，它模拟生物种群的繁殖规律来寻找问题的最佳解决方案。该程序可以用于寻找变量的最小值或最大值，并支持多种编码方式（浮点、Grey码、二进制）、选择策略（轮盘赌、锦标赛）、交叉操作（单点、均匀、浮点）以及变异操作（单点、浮点）。 在MATLAB 6.5+环境中，使用SGA需要定义一个目标函数（例如 AimFunc.m），该函数接受待优化变量 x 作为输入，并返回对应的适应度值。通过调用 Genetic（目标函数名）即可启动优化过程。

基本遗传算法流程 定义适应度函数和参数: 在论域空间 U 上定义适应度函数 f(x)，并设置种群规模 N，交叉率 Pc，变异率 Pm 以及最大迭代次数 T。 初始化种群: 随机生成 N 个染色体 s1, s2, ..., sN，构成初始种群 S = {s1, s2, ..., sN}，并设置代数计数器 t = 1。 评估适应度: 计算种群 S 中每个染色体 si 的适应度 f(si)。 检查终止条件: 如果满足终止条件 (例如达到最大迭代次数 T), 则选择 S 中适应度最高的染色体作为最终结果，算法结束。 选择操作: 根据选择概率 P(xi) 从种群 S 中随机选择 N 个染色体进行复制，并将复制得到的 N 个染色体构成新的种群 S1。

这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读，帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。

模糊遗传算法是一种结合模糊逻辑和遗传算法的优化方法，用于处理复杂和不确定的问题。 模糊逻辑 模糊逻辑是一种处理不精确或模糊信息的数学框架。它允许变量取值于0和1之间的范围，而不是传统的布尔逻辑中的0或1。 遗传算法 遗传算法是一种受生物进化启发的搜索和优化算法。它通过模拟自然选择和遗传操作来寻找问题的最佳解决方案。 模糊遗传算法 模糊遗传算法结合了模糊逻辑和遗传算法的优势，可以有效地解决涉及模糊性和不确定性的优化问题。其步骤通常包括： 种群初始化：随机生成一组候选解。 适应度评估：使用模糊逻辑评估每个候选解的适应度。 选择：根据适应度选择优秀的候选解。 交叉和变异：对选定的候选解进行交叉和变异操作，生成新的候选解。 重复步骤2-4，直到满足终止条件。 模糊遗传算法已成功应用于各种领域，如控制系统、模式识别和数据挖掘。