当前位置： 文档下载 > 所有分类 > 高等教育 > 工学 > 遗传算法解决函数优化问题实验一 遗传算法解决函数优化问题
一、实验目的
1.掌握遗传算法的基本原理和步骤。
2. 复习VB、VC的基本概念、基本语法和编程方法，并熟练使用VB或VC编写遗传算法程序。
二、实验内容
1. 上机编写程序，解决以下函数优化问题：
102
f X min xi
i 1
2. 调试程序。
3. 根据实验结果，撰写实验报告。
xi 100
三、实验原理
遗传算法是一类随机优化算法，但它不是简单的随机比较搜索，而是通过对染色体的评价和对染色体中基因的作用，有效地利用已有信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。
标准遗传算法流程图如下图所示，主要步骤可描述如下： ① 随机产生一组初始个体构成初始种群。
② 计算每一个体的适配值（fitness value，也称为适应度）。适应度值是对染色体(个体)
进行评价的一种指标，是GA进行优化所用的主要信息，它与个体的目标值存在一种对应关系。
③ 判断算法收敛准则是否满足，若满足，则输出搜索结果；否则执行以下步骤。 ④ 根据适应度值大小以一定方式执行复制操作（也称为选择操作）。 ⑤ 按交叉概率pc执行交叉操作。 ⑥ 按变异概率pm执行变异操作。 ⑦ 返回步骤②。
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