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畅谈遗传算法应用领域

08-03 17:10 230浏览
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遗传算法因为其独特的魅力逐渐发展成为一种现代化的算法,并广泛运用于许多高新技术领域。本文我们就来探究一下遗传算法应用领域

首先我们来了解一下遗传算法,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)这一概念最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出来的。该算法是根据大自然中生物体进化规律而演化设计出来的。遗传算法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。遗传算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。

遗传算法在刚刚提出的时候,并没有引起学术界的关注,因而发展比较缓慢。遗传算法的兴起是随着计算机科学技术的进步和人工智能技术的发展。遗传算法在原有的基础之上,不断开拓创新,算法日益趋向成熟。遗传算法的身影逐渐出现在了机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识,而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数,所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架,它不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,所以广泛应用于许多科学,下面我们将介绍遗传算法应用领域:

一、函数优化

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例,许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数:连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而遗传算法可以方便的得到较好的结果。

二、组合优化

随着问题规模的增大,组合优化问题的搜索空间也急剧增大,有时在计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题,人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上,而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明,遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。

此外,GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。

三、车间调度

车间调度问题是一个典型的NP-Hard问题,遗传算法作为一种经典的智能算法广泛用于车间调度中,很多学者都致力于用遗传算法解决车间调度问题,现今也取得了十分丰硕的成果。从最初的传统车间调度(JSP)问题到柔性作业车间调度问题(FJSP),遗传算法都有优异的表现,在很多算例中都得到了最优或近优解。

对遗传算法感兴趣的小伙伴可以多多关注最新的遗传算法的资讯,了解更多的前沿信息。在我看来,遗传算法无疑是厚积薄发的那种类型,如今人工智能和自动化技术处于高速发展的时期,而遗传算法广泛地运用在这个领域,遗传算法在未来无疑是一种值得我们付出时间和精力去好好学习的热门的算法。本站也有遗传算法的相关课程,当然你也有更多的选择,当前各种流行的算法都可以在本站的课程里找到哦。

 

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