ga演算法

① MATLAB中的ga演算法，如何如何獲得每一步計算數值

試試以下方法（忘了在網上哪裡找的），先調出來圖像，
比如options.PlotFcns={ @gaplotbestf｝，然後取句柄，
h=findobj(gcf,'Type','Line'); %獲取當前圖窗的handle
x = get(h,'xdata'); % 坐標數據cell數據
y = get(h,'ydata');
x,y可能是cell型，想要的數據在x{ }, y{ }里取（比如，打開x,y，查看x,y與你迭代步數相同的維度的兩個cell元素就有最佳值和均值等數據）

② 遺傳演算法

遺傳演算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因的組合，它決定了個體形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼。初始種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解。在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小挑選（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應環境，末代種群中的最優個體經過編碼（decoding），可以作為問題近似最優解。

5.4.1 非線性優化與模型編碼

假定有一組未知參量

x_i（i=1，2，…，M）

構成模型向量m，它的非線性目標函數為Φ（m）。根據先驗知識，對每個未知量都有上下界α_i及b_i，即α_i≤x≤b_i，同時可用間隔d_i把它離散化，使

d_i=（b_i-α_i）/N （5.4.1）

於是，所有允許的模型m將被限制在集

x_i=α_i+jd_i（j=0，1，…，N） （5.4.2）

之內。

通常目標泛函（如經濟學中的成本函數）表示觀測函數與某種期望模型的失擬，因此非線性優化問題即為在上述限制的模型中求使Φ（m）極小的模型。對少數要求擬合最佳的問題，求目標函數的極大與失擬函數求極小是一致的。對於地球物理問題，通常要進行殺重離散化。首先，地球模型一般用連續函數表示，反演時要離散化為參數集才能用於計算。有時，也將未知函數展開成已知基函數的集，用其系數作為離散化的參數集x_i，第二次離散化的需要是因為每一個未知參數在其變化范圍內再次被離散化，以使離散模型空間最終包含著有限個非線性優化可選擇的模型，其個數為

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其中M為未知參數x_i的個數。由此式可見，K決定於每個參數離散化的間隔d_i及其變化范圍（α_i，b_i），在大多數情況下它們只能靠先驗知識來選擇。

一般而言，優化問題非線性化的程度越高，逐次線性化的方法越不穩定，而對蒙特卡洛法卻沒有影響，因為此法從有限模型空間中隨機地挑選新模型並計算其目標函數 Φ（m）。遺傳演算法與此不同的是同時計算一組模型（開始時是隨機地選擇的），然後把它進行二進制編碼，並通過繁殖、雜交和變異產生一組新模型進一步有限的模型空間搜索。編碼的方法可有多種，下面舉最簡單的例說明之，對於有符號的地球物理參數反演時的編碼方式一般要更復雜些。

假設地球為有三個水平層的層次模型，含層底界面深度h_j（j=1，2，3）及層速度v_j（j=1，2，3）這兩組參數。如某個模型的參數值為（十進制）：

h₁=6，h₂=18，h₃=28，單位為10m

v₁=6，v₂=18，v₃=28，單位為 hm/s

按正常的二進制編碼法它們可分別用以下字元串表示為：

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為了減少位元組，這種編碼方式改變了慣用的單位制，只是按精度要求（深度為10m，波速為hm/s）來規定參數的碼值，同時也意味著模型空間離散化間距d_i都規格化為一個單位（即10m，或hm/s）。當然，在此編碼的基礎上，還可以寫出多種新的編碼字元串。例如，三參數值的對應位元組順序重排，就可組成以下新的二進制碼串：

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模型參數的二進制編碼是一種數學上的抽象，通過編碼把具體的非線性問題和生物演化過程聯系了起來，因為這時形成的編碼字元串就相當於一組遺傳基因的密碼。不僅是二進制編碼，十進制編碼也可直接用於遺傳演算法。根據生物系統傳代過程的規律，這些基因信息將在繁殖中傳到下一帶，而下一代將按照「適者生存」的原則決定種屬的發展和消亡，而優化准則或目標函數就起到了決定「適者生存」的作用，即保留失擬較小的新模型，而放棄失擬大的模型。在傳帶過程中用編碼表示的基因部分地交合和變異，即字元串中的一些子串被保留，有的改變，以使傳代的過程向優化的目標演化。總的來說，遺傳演算法可分為三步：繁殖、雜交和變異。其具體實現過程見圖5.8。

圖5.8 遺傳演算法實現過程

5.4.2 遺傳演算法在地震反演中的應用

以地震走時反演為例，根據最小二乘准則使合成記錄與實測數據的擬合差取極小，目標函數可取為

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式中：T_i，0為觀測資料中提取出的地震走時；T_i，s為合成地震或射線追蹤算出的地震走時；ΔT為所有合成地震走時的平均值；N_A為合成地震數據的個數，它可以少於實測T_i，0的個數，因為在射線追蹤時有陰影區存在，不一定能算出合成數據T_j，0。利用射線追蹤計算走時的方法很多，參見上一章。對於少數幾個波速為常數的水平層，走時反演的參數編碼方法可參照上一節介紹的分別對深度和速度編碼方法，二進制碼的字元串位數1不會太大。要注意的是由深度定出的字元串符合數值由淺到深增大的規律，這一約束條件不應在雜交和傳代過程中破壞。這種不等式的約束（h₁＜h₂＜h₃…）在遺傳演算法中是容易實現的。

對於波場反演，較方便的做法是將地球介質作等間距的劃分。例如，將水平層狀介質細分為100個等厚度的水平層。在上地殼可假定波速小於6400 m/s（相當於解空間的硬約束），而波速空間距為100m/s，則可將波速用100m/s為單位，每層用6位二進制字元串表示波速，地層模型總共用600位二進制字元串表示（l=600）。初始模型可隨機地選取24～192個，然後通過繁殖雜交與變異。雜交概率在0.5～1.0之間，變異概率小於0.01。目標函數（即失擬方程）在頻率域可表示為

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式中：P₀（ω_k，v_j）為實測地震道的頻譜；ω_k為角頻率；v_j為第j層的波速；P_s（ω_k，v_j）為相應的合成地震道；A（ω_k）為地震儀及檢波器的頻率濾波器，例如，可取

A（ω）=sinC⁴（ω/ω_N） （5.4.6）

式中ω_N為Nyquist頻率，即ω_N=π/Δt，Δt為時間采樣率。參數C為振幅擬合因子，它起到合成與觀測記錄之間幅度上匹配的作用。C的計算常用地震道的包絡函數的平均比值。例如，設E［］為波動信號的包絡函數，可令

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式中：t_max為包絡極大值的對應時間；J為總層數。包絡函數可通過復數道的模擬取得。

用遺傳演算法作波速反演時失擬最小的模型將一直保存到迭代停止。什麼時候停止傳代還沒有理論上可計算的好辦法，一般要顯示解空間的搜索范圍及局部密度，以此來判斷是否可以停止傳代。值得指出的是，由（5.4.4）和（5.4.5）式給出的目標函數對於有誤差的數據是有問題的，反演的目標不是追求對有誤差數據的完美擬合，而是要求出准確而且解析度最高的解估計。

遺傳演算法在執行中可能出現兩類問題。其一稱為「早熟」問題，即在傳代之初就隨機地選中了比較好的模型，它在傳代中起主導作用，而使其後的計算因散不開而白白浪費。通常，增加Q值可以改善這種情況。另一類問題正相反，即傳相當多代後仍然找不到一個特別好的解估計，即可能有幾百個算出的目標函數值都大同小異。這時，最好修改目標函數的比例因子（即（5.4.5）式的分母），以使繁殖概率P_s的變化范圍加大。

對於高維地震模型的反演，由於參數太多，相應的模型字元串太長，目前用遺傳演算法作反演的計算成本還嫌太高。實際上，為了加快計算，不僅要改進反演技巧和傳代的控制技術，而且還要大幅度提高正演計算的速度，避免對遺傳演算法大量的計算花費在正演合成上。

③ 遺傳演算法偽代碼是什麼

以下是遺傳演算法的偽代碼。
BEGIN:
I = 0； //進化種群代數
Initialize P(I)； //初始化種群
Fitness P(I)； //「適者生存」遺傳選擇
While(not Terminate-Condition) //不滿足終止條件時，循環
{
I ++； //循環
GA-Operation P(I)； //遺傳演算法運算or操作
Fitness P(I)； //「適者生存」遺傳選擇
}。

④ 關於遺傳演算法

遺傳演算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是美國 Michigan大學的 John Golland提出的一種建立在自然選擇和群體遺傳學機理基礎上的隨機、迭代、進化、具有廣泛適用性的搜索方法。現在已被廣泛用於學習、優化、自適應等問題中。圖4-1 給出了 GA搜索過程的直觀描述。圖中曲線對應一個具有復雜搜索空間（多峰空間）的問題。縱坐標表示適應度函數（目標函數），其值越大相應的解越優。橫坐標表示搜索點。顯然，用解析方法求解該目標函數是困難的。採用 GA時，首先隨機挑選若干個搜索點，然後分別從這些搜索點開始並行搜索。在搜索過程中，僅靠適應度來反復指導和執行 GA 搜索。在經過若干代的進化後，搜索點後都具有較高的適應度並接近最優解。

一個簡單GA由復制、雜交和變異三個遺傳運算元組成：

圖4-2 常規遺傳演算法流程圖

⑤ 遺傳演算法的優缺點

1、早熟。這是最大的缺點，即演算法對新空間的探索能力是有限的，也容易收斂到局部最優解。
2、大量計算。涉及到大量個體的計算，當問題復雜時，計算時間是個問題。
3、處理規模小。目前對於維數較高的問題，還是很難處理和優化的。
4、難於處理非線性約束。對非線性約束的處理，大部分演算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開支。
5、穩定性差。因為演算法屬於隨機類演算法，需要多次運算，結果的可靠性差，不能穩定的得到解。
大致這些，lz可查閱相關專業書籍！

⑥ 遺傳演算法的一般演算法

遺傳演算法是基於生物學的，理解或編程都不太難。下面是遺傳演算法的一般演算法： 繁殖(包括子代突變)
帶有較高適應度值的那些染色體更可能產生後代(後代產生後也將發生突變)。後代是父母的產物，他們由來自父母的基因結合而成，這個過程被稱為「雜交」。 各個個體對環境的適應程度叫做適應度(fitness)。為了體現染色體的適應能力，引入了對問題中的每一個染色體都能進行度量的函數，叫適應度函數。 這個函數是計算個體在群體中被使用的概率。

⑦ 求遺傳演算法（GA）C語言代碼

.----來個例子，大家好理解..--
基於遺傳演算法的人工生命模擬
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<graphics.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#include<string.h>
#include "graph.c"
/* 宏定義 */
#define TL1 20 /* 植物性食物限制時間 */
#define TL2 5 /* 動物性食物限制時間 */
#define NEWFOODS 3 /* 植物性食物每代生成數目 */
#define MUTATION 0.05 /* 變異概率 */
#define G_LENGTH 32 /* 個體染色體長度 */
#define MAX_POP 100 /* 個體總數的最大值 */
#define MAX_FOOD 100 /* 食物總數的最大值 */
#define MAX_WX 60 /* 虛擬環境的長度最大值 */
#define MAX_WY 32 /* 虛擬環境的寬度最大值 */
#define SX1 330 /* 虛擬環境圖左上角點x坐標 */
#define SY1 40 /* 虛擬環境圖左上角點y坐標 */
#define GX 360 /* 個體數進化圖形窗口的左上角點X坐標 */
#define GY 257 /* 個體數進化圖形窗口的左上角點Y坐標 */
#define GXR 250 /* 個體數進化圖形窗口的長度 */
#define GYR 100 /* 個體數進化圖形窗口的寬度 */
#define GSTEP 2 /* 個體數進化圖形窗口的X方向步長 */
#define R_LIFE 0.05 /* 初期產生生物數的環境比率 */
#define R_FOOD 0.02 /* 初期產生食物數的環境比率 */
#define SL_MIN 10 /* 個體壽命最小值 */
/* 全局變數 */
unsigned char gene[MAX_POP][G_LENGTH]; /* 遺傳基因 */
unsigned char iflg[MAX_POP]; /* 個體死活狀態標志變數 */

⑧ 求遺傳演算法（GA）處理離散的整數型變數的程序。

兩種編碼都有，可以自己選擇。 你在MATLAB2008里輸入 gaoptimset 會彈出遺傳演算法的所有的設置選項及默認項。其中，第一行就是個體的編碼方式，第一行如下 PopulationType: [ 'bitstring' | 'custom' | ] 其中，bitstring就是二進制編碼，而'doubleVector'即實數編碼(MATLAB里實數是用double雙精度浮點數表示的，精度很高。大括弧{}表示是默認設置。 而中間的'custom'是表示用戶自己構造個體的編碼形式。

⑨ GA演算法是什麼

20世紀80年代初開始興起的啟發式演算法,包括禁忌搜索(tabu search,TS)、模擬退火(simulat...蟻群演算法是一種模擬進化演算法