遺傳演算法局部最優解

❶ 梯度下降演算法 如何避免局部最優

單純的梯度下降演算法是收斂於局部最優解的，如果要求實現全局最優解的話可以考慮加入退火演算法或者遺傳演算法之類的思想，簡單說就是在搜索過程中不但有基於梯度下降的方向，同時也融入少量的逆向搜索，最終設定一個收斂域即可。

❷ 遺傳演算法求解非線性規劃一定是最優解嗎

只是局部最優解，不是全局最優解

❸ 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！

❹ 遺傳演算法的問題

遺傳演算法有可能得到的是局部最優解，而不一定是全局最優解，也就是局部收斂，就是所謂的「早熟現象」。隨著遺傳演算法的發展，這個問題也正在逐步改進。比如提高變異運算元的變異概率，變異運算元是跳出局部收斂的重要操作運算元，當然，遺傳演算法有很多的改進類型。

❺ 在matlab裡面GA遺傳演算法工具箱中怎麼找到多個局部最優解，我現在只能找到全局最優解

這個需要根據參數設置來進行的，參數設置合理就可以得到全局最優解，反之，可能得到局部最優解

❻ 如何求所有局部最優解

不太清楚你說的所有局部，和最優解得意思，如果是計算機大量計算的話，好像可以用到一個叫做遺傳演算法，我們可以在每個區域隨機的選出一小組數然後求解，保留最優解然後依次循環，可以在同等時間內得到一個比以前更優化的解。。。

❼ 怎樣解決遺傳演算法的局部最優問題

這個看看遺傳演算法的專著吧。
局部收斂，就是所謂的「早熟現象」是遺傳演算法的一個很讓人頭疼的問題。對應的措施，我舉個例子，可以是提高變異運算元的變異概率。變異運算元是跳出局部收斂的重要操作運算元，當然，遺傳演算法有很多的改進類型。這里不多說了，我介紹本書，叫《MATLAB遺傳演算法工具箱及應用》，雷英傑，西安電子科技大學出版社

❽ 遺傳演算法的優缺點

優點：

1、遺傳演算法是以決策變數的編碼作為運算對象，可以直接對集合、序列、矩陣、樹、圖等結構對象進行操作。這樣的方式一方面有助於模擬生物的基因、染色體和遺傳進化的過程，方便遺傳操作運算元的運用。

另一方面也使得遺傳演算法具有廣泛的應用領域，如函數優化、生產調度、自動控制、圖像處理、機器學習、數據挖掘等領域。

2、遺傳演算法直接以目標函數值作為搜索信息。它僅僅使用適應度函數值來度量個體的優良程度，不涉及目標函數值求導求微分的過程。因為在現實中很多目標函數是很難求導的，甚至是不存在導數的，所以這一點也使得遺傳演算法顯示出高度的優越性。

3、遺傳演算法具有群體搜索的特性。它的搜索過程是從一個具有多個個體的初始群體P(0)開始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的點。

另一方面由於傳統的單點搜索方法在對多峰分布的搜索空間進行搜索時很容易陷入局部某個單峰的極值點，而遺傳演算法的群體搜索特性卻可以避免這樣的問題，因而可以體現出遺傳演算法的並行化和較好的全局搜索性。

4、遺傳演算法基於概率規則，而不是確定性規則。這使得搜索更為靈活，參數對其搜索效果的影響也盡可能的小。

5、遺傳演算法具有可擴展性，易於與其他技術混合使用。以上幾點便是遺傳演算法作為優化演算法所具備的優點。

缺點：

1、遺傳演算法在進行編碼時容易出現不規范不準確的問題。

2、由於單一的遺傳演算法編碼不能全面將優化問題的約束表示出來，因此需要考慮對不可行解採用閾值，進而增加了工作量和求解時間。

3、遺傳演算法效率通常低於其他傳統的優化方法。

4、遺傳演算法容易出現過早收斂的問題。

(8)遺傳演算法局部最優解擴展閱讀

遺傳演算法的機理相對復雜，在Matlab中已經由封裝好的工具箱命令，通過調用就能夠十分方便的使用遺傳演算法。

函數ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最優解，fval是最優值，@fitnessness是目標函數，nvars是自變數個數，options是其他屬性設置。系統默認求最小值，所以在求最大值時應在寫函數文檔時加負號。

為了設置options，需要用到下面這個函數：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通過這個函數就能夠實現對部分遺傳演算法的參數的設置。

❾ 遺傳演算法如何克服陷入局部最優解

在優化問題本身是凸優化問題的情況下，局部最優等於全局最優。
在非凸優化的情況下，理論上是無法保證找到全局最優解的，但是可以通過例如改變初始值等方法找到盡量接近全局最優解的局部最優解。

❿ 用遺傳演算法所得的結果會不會不相同，還是說要求每次所得的都是最優解啊。。

遺傳演算法跟什麼最速下降法、牛頓法、共軛梯度法之類的優化演算法相比，是不一樣的。它和粒子群演算法、禁忌表法、模擬退火演算法等同屬於智能搜索演算法，面對的問題一般都很復雜，本身就有較多的隨機計算過程，所以得到的結果不同是非常正常的。
至於得不到最優解也是正常的，因為智能搜索演算法面對的問題一般都是精確最優解無法計算得到，它們的演算法設計一般要求跳出局部最小解，得到全局的近似最優解。