# 清理实验环境 # 清除变量 popsize = None maxgen = None pc = None pm = None A = None OD = None

时间: 2024-03-10 16:41:39 浏览: 129

人工智能化遗传算法实验报告.docx

人工智能化遗传算法实验报告人工智能实验报告学号：姓名：实验名称:遗传算法实验 0 期：2021. 1.5 【实验名称】【实验目的】掌握遗传算法的根本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。【实验原理】遗传算法[Genetic Algorithm]是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开场的，而一个种群那么由经过压因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开场需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进展简化，如二进制编码，初代种群产生乏后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进展组合穿插和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。【实验内容】题目:f(x)=x*sin(x)+l, XG [0, 2n],求f (x)的最大值和最小值。数据构造：struct poptype(double gene [length] ；//染色体double real number ；//对应的实数 xdouble fitness；//适应度double rfitness；//相对适应度 double efitness；//累计适应度)；struct poptype populalicn[popsize+l] ；//最后一位存放 max/minstruct poptype newpopulation[popsize+l]；//染色体编码：x G [0,2π],变量长度为2个，取小数点后6位，由于2^23 < 2^6*106 < 2^24;因此，染色体由23位字节的二进制矢量表示，x与二进制串[<b22 b21……b0>]之间的映射如下： /b22\*y((b22b21……b0)）, = £但= x' ,x = x,» ―~"\i=07|02 适应度函数：由于要求f(x)的最值，所以适应度函数即可为f(X)。但为了确保在轮赌法选择过程中，每个个体都有被选中的可能性，因此需要将所有适应度调整为大于0的值，因此，设计求最大值的适应度函数如下：将最小问题转化为求-「(X)的最大值，同理，设计最小值的适应度函数如下：遗传算法种群大小：本实验默认为50，再进展种群初始化。实验参数：主要有迭代数，穿插概率，变异概率这三个参数。一般穿插概率在0. 6-0. 9范围内, 变异概率在0. 01-0. 1范围内。可以通过手动输入进展调试。主要代码如下： void initialize()//种群初始化 { srand(time(NULL)); int i, j; for(i=0; i<popsize; i++) { for(j=0; j<23; j++) population[i].gene[j]=rand()%2; } } void transform()//染色体转化为实数 { int i, j; for (i=0; i<=popsize; i++) { population[i].realnumber=0; for(j=0; j<23; j++) population[i].realnumber+=population[i].gene[j]*pow(2, j); population[i].realnumber=population[i].realnumber*2*pi/(pow(2, 23)-1); } } void cal_fitness()//计算适应度 { int i; for(i=0; i<popsize; i++) { population[i].fitness=population[i].realnumber*sin(population[i].realnumber)+6; } } void select()//选择操作 { int mem, i, j, k; double sum=0; double p; for (mem=0; mem<popsize; mem++) sum+=population[mem].fitness; for (mem=0; mem<popsize; mem++) { population[mem].rfitness=population[mem].fitness/sum; population[mem].cfitness=population[0].rfitness; } for (mem=1; mem<popsize; mem++) population[mem].cfitness=population[mem-1].cfitness+population[mem].rfitness; } 遗传算法的种群大小、迭代数、穿插概率、变异概率等参数的设置对算法的性能有很大的影响。通过调整这些参数，可以提高算法的收敛速度和搜索能力。同时，遗传算法也可以与其他优化算法结合，实现更好的搜索结果。遗传算法是一种基于自然选择和遗传学机理的搜索算法，它可以应用于各种复杂的优化问题。通过模拟自然进化过程，遗传算法可以搜索出问题的近似最优解。遗传算法的优点是可以搜索出global optimal，而不是局部最优解。同时，遗传算法也可以与其他优化算法结合，实现更好的搜索结果。遗传算法是一种非常有用的搜索算法，可以应用于各种复杂的优化问题。通过模拟自然进化过程，遗传算法可以搜索出问题的近似最优解。

清理实验环境可以通过清除变量来实现。在Python中，可以使用del语句来删除变量。以下是清除变量的示例代码： ```python # 清除变量 popsize = None maxgen = None pc = None pm = None A = None OD = None # 删除变量 del popsize del maxgen del pc del pm del A del OD ``` 这样就可以将这些变量清除，释放内存空间，并且可以重新使用这些变量名。如果你想要清除更多的变量，只需要在代码中添加相应的变量名，并使用del语句删除即可。

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# 清理实验环境 # 清除变量 popsize = None maxgen = None pc = None pm = None A = None OD = None

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02-SMOGA-实验报告12141

matlab pop=initialize(popsize,poplength);

class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

代码解释：[cityNum,cities] = Read('dsj1000.tsp'); cities = cities'; %cityNum = 100; maxGEN = 1000; popSize = 100; % 遗传算法种群大小 crossoverProbabilty = 0.9; %交叉概率 mutationProbabilty = 0.1; %变异概率

解释以下代码含义：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

GA路径规划程序cnt_line = cnt_line + 1

解释以下代码含义：import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))

将以下代码转换为python：if length(unique(fitness(:,1)))<=popsize/2

self.epsilon = np.random.randn(self.popsize, self.num_params) * self.sigma

解释以下代码含义：v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M); Fbest=inf;

用matlab求标准遗传算法求函数y=21.5+x1sin(4πx1)+ x2sin(20πx2)极值，

这两句代码什么意思[~,index] = sort(fitness(:,1)); parents = pop(index(1:popSize/2),:);

pop,logbook=algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=toolbox.popSize, lambda_=toolbox.popSize,cxpb=toolbox.cxpb, mutpb=toolbox.mutpb, ngen=toolbox.ngen ,stats=stats, halloffame=hallOfFame, verbose=True)

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class Model(): def init(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

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