遺傳模擬退火算法的案例
遺傳算法方面論文
遺傳算法方面論文 01<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2007-07-29 09:02:41被向陽評為4星級，為發(fā)貼者加分80。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點評:</B></Font>
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展開 基于遺傳模擬退火算法的聚類算法-matlab
源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優(yōu)化初始聚類中心示例 %環(huán)境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環(huán)境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數(shù) % 中心點范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數(shù) % 設(shè)置冪指數(shù)為3，最大迭代次數(shù)為20，目標函數(shù)的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數(shù)cn cn=4; %% 模擬退火算法參數(shù) q =0.8; % 冷卻系數(shù) T0=100; % 初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數(shù) sizepop=10; %個體數(shù)目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(shù)(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數(shù) PRECI=10; %變量的二進制位數(shù)(Precision of variables) pc=0.7; pm=0.01; trace=zeros(NVAR+1,MAXGEN); %建立區(qū)域描述器(Build field descriptor) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([lb;ub],[1,cn]);rep([1;0;1;1],[1
展開 模擬退火、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之比較
模擬退火和遺傳算法屬于優(yōu)化領(lǐng)域的，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)屬于近似模型的國外叫做metamodel（模型的模型），是完全不同的東西，只所以兩者經(jīng)常出現(xiàn)是因為在優(yōu)化問題里神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)扮演著重要角色．一般的有數(shù)學(xué)表達式的優(yōu)化問題是最簡單的了這中問題是不會出現(xiàn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的，在工程實際優(yōu)化過程中，目標函數(shù)和優(yōu)化設(shè)計變量之間是隱函數(shù)的關(guān)系而且可能高度的非線形，并且這種問題一次的計算機仿真時間可能就很長，如果用遺傳算法或者模擬退火的話直接優(yōu)化是相當(dāng)?shù)南臅r間的，所以很多人引入近似模型的概念，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是屬于其中一種，而且可以近似逼近高度非線性的問題．還有就是遺傳算法用到神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方面，不知道大家對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)了解多少，其實神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)沒有那么玄，是有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的，有一種網(wǎng)絡(luò)叫誤差反饋網(wǎng)絡(luò)，這種網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中是用剃度法不斷調(diào)整權(quán)值直到達到滿足誤差才算收斂剃度法有個問題就是求解得到的是局部最優(yōu)．所以就有人在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中引入了遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值．綜上可以看到遺傳算法和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系是如此的緊密．
展開 新書推薦(3)——《現(xiàn)代優(yōu)化計算方法》
目錄：
第1章 概論
1.1 組合最優(yōu)化問題
1.2 計算復(fù)雜性的概念
1.3 鄰域的概念
1.4 啟發(fā)式算法
1.5 NP,NP完全和NP難
1.6 多項式時間迫近格式
1.7 小結(jié)
練習(xí)題
參考文獻
第2章 禁忌搜索算法
2.1 局部搜索
2.2 禁忌搜索
2.3 技術(shù)問題
2.4 應(yīng)用案例——圖節(jié)點著色和車間作業(yè)排序
練習(xí)題
參考文獻
第3章 模擬退火算法
3.1 模擬退火算法及模型
3.2 馬爾可夫鏈
3.3 時齊算法的收斂性
3.4 非時齊算法收斂性簡介
3.5 實現(xiàn)的技術(shù)問題
3.6 應(yīng)用案例——下料問題
練習(xí)題
參考文獻
第4章 遺傳算法
4.1 遺傳算法
4.2 模板理論
4.3 馬爾可夫鏈收斂分析
4.4 實現(xiàn)的技術(shù)問題
4.5 遺傳模擬退火算法
4.6 應(yīng)用案例——生產(chǎn)批量問題
練習(xí)題
參考文獻
第5章 蟻群優(yōu)化算法
5.1 蟻群優(yōu)化算法的概念
5.2 算法模型和收斂性分析
5.3 技術(shù)問題
5.4 應(yīng)用案例——醫(yī)學(xué)診斷的數(shù)據(jù)挖掘
練習(xí)題
參考文獻
第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
6.2 單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.4 競爭學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.5 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
練習(xí)題
參考文獻
第7章 拉格朗日松弛算法
7.1 基于規(guī)劃論的松弛方法
7.2 拉格朗日松弛理論
7.3 拉格朗日松弛的進一步討論
7.4 拉格朗日松弛算法
7.5 應(yīng)用案例——能力約束單機排序問題
練習(xí)題
參考文獻
索引
展開 
模擬退火算法優(yōu)化指派問題
1、引言
之前二狗已經(jīng)分別介紹過了，如何用模擬退火算法和遺傳算法，進行背包問題的求解。其實背包問題是可以看成是一個可以看成是一個比較特殊的，有線性約束的，0-1規(guī)劃問題。在數(shù)學(xué)中還有很多其他特殊的問題，比如指派問題。指派問題可以看成是更特殊的多個背包問題（很多個背包求優(yōu)，每個背包只能裝一樣物品）。基本指派問題一般可以描述為有n個任務(wù)n個人。要求為n個任務(wù)分配給指定的人來完成。并且在這種基本情況下，人和任務(wù)需要是一一對應(yīng)的關(guān)系。不能有重復(fù)，不能出現(xiàn)兩個人做同一個任務(wù)，或者一個人同時做兩個任務(wù)的情況。（這些情況也屬于指派問題的范疇，但屬于更加復(fù)雜的情況，今天就不做講解）。指派問題已經(jīng)有了明確可解的算法，也就是我們大家都知道的匈牙利算法。同樣的，這個問題也可以使用模擬退火來解決。今天我們就使用模擬退火算法來為大家演示，如何在指派問題進行優(yōu)化？
2、 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及重點講解
指派矩陣如圖
每行代表每個人單獨做每個工作的時間或費用（cost），每列代表每個工作分別由每個人完成時的cost。矩陣中位于(i,j)的元素是第i個人做第j個工作的cost。將這四個元素相加即為整個問題的最優(yōu)解。由于是cost，當(dāng)然越小越好。
模擬退火算法這個名稱的來源大家已經(jīng)知道了，我們就不再贅述。這里要提的是退火算法中的馬爾可夫鏈。如果將每個特定時間序列上的解空間狀態(tài)看成離散的，并將這些離散狀態(tài)連成一條鏈的話。那么整個求解過程就是一條馬爾可夫鏈，這一個時刻的狀態(tài)，只和上一個相鄰的時間點上的狀態(tài)相關(guān)，而與之前的時間點狀態(tài)都無關(guān)。這聽起來有點像還錢。我不管誰欠你的錢，但是我只知道你欠我錢，我只管你要。SA中馬爾可夫鏈的長度就是模擬退火中溫度的變化。
展開 51基于matlab模擬退火算法矩形排樣 ￥60
基于matlab模擬退火算法矩形排樣，基于最低水平線算法完成矩形板材下料優(yōu)化，輸出最優(yōu)剩料率和最后的水平線，可替換自己的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，程序已調(diào)通，可直接運行。
采用模擬退火算法改進懸索結(jié)構(gòu)找形
為了解決上述問題，采用模擬退火算法，即模型更新的比例系數(shù)隨著相對誤差的大小變化。當(dāng)相對誤差較給定相對誤差大時，取模型更新系數(shù)為1，當(dāng)相對誤差小于給定相對誤差的相反數(shù)時，采用退火算法，并構(gòu)建相對誤差與模型更新系數(shù)的函數(shù)：
其中：factor為模型更新比例系數(shù)，A為待定系數(shù)，err為相對誤差值
這樣人為需要調(diào)整的參數(shù)就只有待定系數(shù)A。這里的負號確保了即使再迭代的時候錯過了有效解，也可以退回去，確保迭代的有效進行。
也可根據(jù)輸出文件，繪制誤差和水平張力隨迭代次數(shù)的曲線。
由以上2個曲線可知，隨著迭代的進行，相對誤差和水平張力急劇下降，從而減少了迭代的次數(shù)。
另外模擬退火算法本質(zhì)是一種貪婪算法，收斂的精度與快慢與給定的模型更新比例系數(shù)關(guān)系非常大。當(dāng)采用定值更新系數(shù)時，更新比例系數(shù)越小時，其收斂的精度越高，但是收斂越慢；當(dāng)更新的比例系數(shù)越大時，其收斂精度越低，同時有可能因為過大，導(dǎo)致錯過了有效解，而陷入死循環(huán)；在設(shè)置時需要綜合考慮。
展開 46基于matlab的模擬退火算法（SA）優(yōu)化車輛路徑問題（VRP） ￥40.9
基于matlab的模擬退火算法（SA）優(yōu)化車輛路徑問題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運輸成本最低。一個位置由一臺車服務(wù)，且始于起點，返回起點，程序已調(diào)通，可直接運行。
常用參數(shù)自動標定算法總結(jié)（單純形，遺傳算法，貝葉斯優(yōu)化算法，粒子群算法等）
以實驗曲線和模擬曲線的標準差作為目標函數(shù)：
迭代到270次時，模型與實現(xiàn)誤差為0.00563
此時陷入局部最優(yōu)解；算法自動切換為遺傳算法
目標函數(shù)的動圖如下：
矯正結(jié)束后的實驗曲線和模擬曲線如下所示：
可以看到兩條曲線幾乎完全重合
可以看到該方案得到的效果非常完美
遺傳算法 ￥2
進化算法
進化算法受到自然選擇的啟發(fā)，包括遺傳算法和差分進化等技術(shù)。它們通常用于解決使用傳統(tǒng)方法難以或無法解決的復(fù)雜優(yōu)化問題。
關(guān)鍵組件：
總體：優(yōu)化問題的一組候選解決方案。
Fitness Function：評估每個候選解決方案質(zhì)量的函數(shù)。
選擇：一種用于選擇要復(fù)制的最適候選者的機制。
Genetic Operators：修改所選候選者以創(chuàng)建新的后代的運算符，例如交叉和突變。
終止：停止算法的條件，例如達到最大代數(shù)或令人滿意的適應(yīng)度。
遺傳算法
這些算法使用 crossover 和 mutation 運算符來進化種群。通常用于通過依賴生物啟發(fā)的運算符（如 mutation、crossover 和 selection）為優(yōu)化和搜索問題生成高質(zhì)量的解決方案。
python案例
展開 一本優(yōu)化方面的不錯的書（有粒子群算法和遺傳算法）
180
12.3 路徑跟蹤法 184
12.4 MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)應(yīng)用實例 187
12.5 小結(jié) 190
第3篇 優(yōu)化計算高級篇 191
第13章 粒子群優(yōu)化算法 192
13.1粒子群算法概述 192
13.2 基本粒子群算法 193
13.3 帶壓縮因子的粒子群算法 197
13.4 權(quán)重改進的粒子群算法 200
13.4.1線性遞減權(quán)重法 200
13.4.2自適應(yīng)權(quán)重法 203
13.4.3隨機權(quán)重法 206
13.5學(xué)習(xí)因子改進的粒子群算法 208
13.5.1同步變化的學(xué)習(xí)因子 209
13.5.2異步變化的學(xué)習(xí)因子 211
13.6 二階粒子群算法 213
13.7 二階振蕩粒子群算法 216
13.8 混沌粒子群算法 218
13.9 混合粒子群算法 222
13.9.1基于選擇的粒子群算法 222
13.9.2基于交叉遺傳的粒子群算法 224
13.9.3基于模擬退火的粒子群算法 227
13.10 小結(jié) 230
第14章 遺傳優(yōu)化算法 231
14.1遺傳算法概述 231
14.2基本遺傳算法 232
14.3順序選擇遺傳算法 235
14.4適值函數(shù)標定的遺傳算法 238
14.5大變異遺傳算法 242
14.6自適應(yīng)遺傳算法 245
14.7雙切點交叉遺傳算法 248
14.8多變異位自適應(yīng)遺傳算法
展開 
遺傳算法與工程設(shè)計
遺傳算法與工程設(shè)計
遺傳算法與工程設(shè)計.part1.rar
遺傳算法與工程設(shè)計.part2.rar
遺傳算法與工程設(shè)計.part3.rar
MATLAB遺傳算法優(yōu)化主函數(shù)
該程序為標準遺傳算法優(yōu)化主函數(shù)，染色體為整數(shù)編碼，供初學(xué)者學(xué)習(xí)。
clear;
clc;
data=xlsread('data.xlsx');
maxgen=400;
sizepop=60;
pcross=0.7;
pmutation=0.2;
lenchrom=5;
bound=[1 2;1 5;1 3;1 3;1 4];
individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop),'chrom',[]);
for i=1:sizepop
individuals.chrom(i,:)=ceil(rand(5,1).
展開 遺傳算法原理及應(yīng)用
很經(jīng)典的一本書 需要的可以下載:D
遺傳算法原理及應(yīng)用.part1.rar
遺傳算法原理及應(yīng)用.part2.rar
基于遺傳算法的晶體塑性參數(shù)自動標定
在使用晶體塑性理論進行分析時，材料參數(shù)的標定往往是一個枯燥繁瑣卻十分重要的工作，但由于模型考慮了滑移孿晶相變等眾多的微觀因素，造成了本構(gòu)模型包含了大量的待確定參數(shù)，目前主流的方案依然以試錯法為主，但該方案往往效率十分低下，且需要對每個參數(shù)的影響趨勢去做出準確判斷，才能給出相對合理的參數(shù)更改，一些研究人員使用特定的優(yōu)化算法可以做到參數(shù)的高效標定工作，如：蟻群算法，遺傳算法，機器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這里以黃永剛唯象的本構(gòu)模型為例，通過遺傳算法的引入，實現(xiàn)參數(shù)的自動標定，在遺傳算法中每個設(shè)計點都被視為一個具有特定適應(yīng)度值的個體，該適應(yīng)度值基于目標函數(shù)和約束懲罰的值。目標函數(shù)值和懲罰值越大的個體，其適應(yīng)度值就越高。假設(shè)在模擬中待確定的材料參數(shù)為Tau_0，Tau_s，H_0，并通過黃永剛初始的材料參數(shù)Tau_0=60.9，Tau_s=109.5，H_0=540.5得到初始的拉伸曲線作為目標函數(shù)，并給定參數(shù)對應(yīng)的區(qū)間，Tau_0【30,80】,Tau_s【100,150】,H_0【200,1000】作為待定函數(shù)的區(qū)間，給定初始測試值為Tau_0=50，Tau_s=125，H_0=350，作為初始試探值提供給遺傳算法作為初始值，將遺傳算法得到的不同參數(shù)值對應(yīng)的力-位移曲線和原始黃永剛參數(shù)的力-位移曲線的標準差作為目標函數(shù)對參數(shù)進行優(yōu)化。優(yōu)化效果如下圖示：
在使用遺傳算法進行22次的嘗試過程中，遺傳算法給出的參數(shù)以及對應(yīng)目標函數(shù)的值為
可以看到參數(shù)均落在了給定的初始區(qū)間中，隨機迭代次數(shù)的增加，對應(yīng)的目標函數(shù)逐漸下降。
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