西安交大工程优化作业:Python实现简单遗传算法详解

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在西安交通大学的工程优化大作业中,学生被要求用Python实现一个简单的遗传算法实例。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种源自生物学进化的计算方法,模仿自然选择和遗传机制来寻找最优解。其核心思想是通过种群和个体的进化过程来探索问题空间,不受求导和连续性限制,具有良好的全局搜索能力和自适应性。 遗传算法的执行流程主要包括以下几个步骤: 1. **定义和编码**:首先,将问题可能的解集抽象为一个种群,每个个体由经过基因编码的参数表示。基因编码通常是二进制形式,例如,如果决策变量x0的范围是[lower, upper],则每个基因的长度(m)可以通过精度delta=(upper-lower)/2^m-1来确定,以便精确表示决策变量的取值。 2. **初始化**:创建一个包含一定数量个体的初代种群。个体的基因型是问题潜在解的表示,通常会通过编码规则将表现型转换为基因型。 3. **适应度评估**:每个个体都有一个适应度函数,用来衡量其与问题目标的接近程度。适应度高的个体更有可能在选择过程中被保留下来。 4. **遗传操作**:关键的遗传操作包括选择(Selection)、交叉(Crossover)和变异(Mutation)。选择阶段依据适应度高低挑选个体,交叉和变异则是通过随机方式重组和改变个体的基因,生成新的可能解。 5. **迭代过程**:在每一代中,种群通过遗传操作逐渐进化,适应度较高的个体更可能被复制到下一代。这个过程类似于自然选择,逐步筛选出更优解。 6. **解码和终止**:当达到预设的迭代次数或适应度阈值时,从末代种群中解码出最优个体,作为问题的近似最优解。优化过程结束。 在实现遗传算法时,需要关注编码方式、适应度函数的设计、控制参数的设置等细节,确保算法能有效地搜索问题空间并收敛到最优解。通过这个项目,学生不仅可以深入了解遗传算法的工作原理,还能提升编程技能,尤其是Python编程和问题求解的能力。
2021-01-09 上传
期末大作业题目 1.结合所学相关内容,研究撰写一篇关于云计算资源分配策略或任务调度或资源使用预测算法的论文。要求扩展云计算仿真器CloudSim或其它仿真软件设计实现该算法,并进行仿真实验测试和分析该算法/策略的性能。也可以是将云计算技术应用于自己感兴趣研究方向为主题的研究论文。论文撰写格式要求以《软件学报》的投稿要求为模板。 摘 要: 粒子群优化(PSO)算法思想来源于人工生命和演化进化论。PSO 通过粒子追随自 己找到的最优解和整个群体的最优解来完成优化,群体中每一个粒子代表问题的一个候选解, 属于一类启发式随机全局优化技术。PSO 的优势在于简单又功能强大。本文将使用云计算仿 真器 CloudSim 实现 PSO 完成任务调度以及改进算法评估性能。 关键词: 粒子群;优化;进化论;CloudSim 中图法分类号: Particle swarm optimization algorithm and improved implementation CHEN Jia-Le1 1(School of Computer Science and Software, Shenzhen University, Shenzhen 518000, China) Abstract: The idea of particle swarm optimization (PSO) comes from artificial life and evolutionary theory. Particle swarm optimization (PSO) is a heuristic stochastic global optimization technique, in which each particle represents a candidate solution of the problem. The advantage of PSO is simple and powerful. In this paper, we will use the cloud computing simulator cloudsim to implement PSO to complete task scheduling and improve the algorithm to evaluate performance. Key words: particle swarm; optimization; evolutionism; CloudSim;