遗传算法详解：交叉与变异策略

"单点交叉-altium_designer6.9经典教程" 本文主要介绍了遗传算法的基本概念和操作，以及系统辨识的相关内容。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于解决复杂问题的求解。 首先，单点交叉是遗传算法中的一种操作，用于生成新的解决方案。在图13.3中，单点交叉描述了如何从两个父代个体中选取一个交叉点，然后交换该点之后的部分，形成两个新的子代个体。这种操作有助于维持种群的多样性，促进进化过程。 此外，多点交叉和换位交叉是遗传算法中的其他交叉策略，它们更复杂，可以在多个位置进行交叉，或者改变基因的相对顺序，进一步增加种群的变异性。 变异操作是遗传算法的另一关键步骤，如图13.4所示。每个基因位点有特定的概率pm发生变异，即0变成1或1变成0。这个概率决定了种群中多少基因会被改变。实际实现时，通过生成随机数来决定是否进行变异。 遗传算法的参数选择对算法性能至关重要。例如，种群规模（population size）通常设定在10到50之间，大的种群能提高找到全局最优解的概率，但会增加计算量。交叉概率（crossing probability）通常较高，在0.5到0.9之间，因为它主导了进化过程。而变异概率（mutation probability）则较低，通常在0.001到0.01之间，以引入新解并保持种群多样性，但过高的变异率可能导致收敛速度变慢。 终止条件是判断算法是否停止的准则，常见的有达到最大遗传代数或评价值方差低于预设阈值。 另一方面，系统辨识是研究和建立系统模型的过程。本书《系统建模与辨识》涵盖了线性系统、多变量线性系统、非参数表示和辨识、非线性系统、时间序列建模、房室模型、神经网络模型、模糊系统以及遗传算法在辨识中的应用等多个方面。这些方法都有详细的计算步骤和实例，旨在帮助读者理解和应用。 该书适合自动化、系统工程、经济管理、应用数学等专业的本科和研究生学习，同时也适合作为相关领域科技工作者和工程师的参考书籍。书中强调实践应用，帮助读者掌握建模和辨识技术。