基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法

基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法
基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法

MATLAB实验遗传算法和优化设计

实验六 遗传算法与优化设计 一、实验目的 1. 了解遗传算法的基本原理和基本操作(选择、交叉、变异); 2. 学习使用Matlab 中的遗传算法工具箱(gatool)来解决优化设计问题; 二、实验原理及遗传算法工具箱介绍 1. 一个优化设计例子 图1所示是用于传输微波信号的微带线(电极)的横截面结构示意图,上下两根黑条分别代表上电极和下电极,一般下电极接地,上电极接输入信号,电极之间是介质(如空气,陶瓷等)。微带电极的结构参数如图所示,W 、t 分别是上电极的宽度和厚度,D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时,由于趋肤效应,微带线中的电流集中在电极的表面,会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论,高频工作状态下(假定信号频率1GHz ),电极的欧姆损耗可以写成(简单起见,不考虑电极厚度造成电极宽度的增加): 图1 微带线横截面结构以及场分布示意图 {} 28.6821ln 5020.942ln 20.942S W R W D D D t D W D D W W t D W W D e D D παπππ=+++-+++?????? ? ??? ??????????? ??????? (1) 其中πρμ0=S R 为金属的表面电阻率, ρ为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗,通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小,这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有3个:W 、D 、t ,它们组成决策向量[W, D ,t ] T ,待优化函数(,,)W D t α称为目标函数。 上述优化设计问题可以抽象为数学描述: ()()min .. 0,1,2,...,j f X s t g X j p ????≤=? (2)

遗传算法在多目标优化的应用:公式,讨论,概述总括

遗传算法在多目标优化的应用:公式,讨论,概述/总括 概述 本文主要以适合度函数为基础的分配方法来阐述多目标遗传算法。传统的群落形成方法(niche formation method)在此也有适当的延伸,并提供了群落大小界定的理论根据。适合度分配方法可将外部决策者直接纳入问题研究范围,最终通过多目标遗传算法进行进一步总结:遗传算法在多目标优化圈中为是最优的解决方法,而且它还将决策者纳入在问题讨论范围内。适合度分配方法通过遗传算法和外部决策者的相互作用以找到问题最优的解决方案,并且详细解释遗传算法和外部决策者如何通过相互作用以得出最终结果。 1.简介 求非劣解集是多目标决策的基本手段。已有成熟的非劣解生成技术本质上都是以标量优化的手段通过多次计算得到非劣解集。目前遗传算法在多目标问题中的应用方法多数是根据决策偏好信息,先将多目标问题标量化处理为单目标问题后再以遗传算法求解,仍然没有脱离传统的多目标问题分步解决的方式。在没有偏好信息条件下直接使用遗传算法推求多目标非劣解的解集的研究尚不多见。 本文根据遗传算法每代均产生大量可行解和隐含的并行性这一特点,设计了一种基于排序的表现矩阵测度可行解对所有目标总体表现好坏的向量比较方法,并通过在个体适应度定标中引入该方法,控制优解替换和保持种群多样性,采用自适应变化的方式确定交叉和变异概率,设计了多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA)。该算法通过一次计算就可以得到问题的非劣解集, 简化了多目标问题的优化求解步骤。 多目标问题中在没有给出决策偏好信息的前提下,难以直接衡量解的优劣,这是遗传算法应用到多目标问题中的最大困难。根据遗传算法中每一代都有大量的可行解产生这一特点,我们考虑通过可行解之间相互比较淘汰劣解的办法来达到最 后对非劣解集的逼近。 考虑一个n维的多目标规划问题,且均为目标函数最大化, 其劣解可以定义为: f i (x * )≤f i (x t ) i=1,2,??,n (1) 且式(1)至少对一个i取“<”。即至少劣于一个可行解的x必为劣解。 对于遗传算法中产生大量的可行解,我们考虑对同一代中的个体基于目标函数相互比较,淘汰掉确定的劣解,并以生成的新解予以替换。经过数量足够大的种群一定次数的进化计算,可以得到一个接近非劣解集前沿面的解集,在一定精度要求下,可以近似的将其作为非劣解集。 个体的适应度计算方法确定后,为保证能得到非劣解集,算法设计中必须处理好以下问题:(1)保持种群的多样性及进化方向的控制。算法需要求出的是一组不同的非劣解,所以计算中要防止种群收敛到某一个解。与一般遗传算法进化到

遗传算法与优化问题(重要,有代码)

实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算.1.遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体,即得到问题最优的解.值得注意的一点是,现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的,这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用,而它本身是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法;故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念. 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系.这些概念如下: 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度, 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体, 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解,去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率(可能性大小)闭区间[0,1]上的一个值,一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变

多目标遗传算法代码

. % function nsga_2(pro) %% Main Function % Main program to run the NSGA-II MOEA. % Read the corresponding documentation to learn more about multiobjective % optimization using evolutionary algorithms. % initialize_variables has two arguments; First being the population size % and the second the problem number. '1' corresponds to MOP1 and '2' % corresponds to MOP2. %inp_para_definition=input_parameters_definition; %% Initialize the variables % Declare the variables and initialize their values % pop - population % gen - generations % pro - problem number %clear;clc;tic; pop = 100; % 每一代的种群数 gen = 100; % 总共的代数 pro = 2; % 问题选择1或者2,见switch switch pro case 1 % M is the number of objectives. M = 2; % V is the number of decision variables. In this case it is % difficult to visualize the decision variables space while the % objective space is just two dimensional. V = 6; case 2 M = 3; V = 12; case 3 % case 1和case 2 用来对整个算法进行常规验证,作为调试之用;case 3 为本工程所需; M = 2; %(output parameters 个数) V = 8; %(input parameters 个数) K = 10; end % Initialize the population chromosome = initialize_variables(pop,pro); %% Sort the initialized population % Sort the population using non-domination-sort. This returns two columns % for each individual which are the rank and the crowding distance

遗传算法和蚁群算法的比较

全局优化报告 ——遗传算法和蚁群算法的比较 某:X玄玄 学号:3112054023 班级:硕2041

1遗传算法 1.1遗传算法的发展历史 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法。20世纪60年代初期,Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性。他认为不仅要研究自适应系统自身,也要研究与之相关的环境。因此,他提出在研究和设计人工自适应系统时,可以借鉴生物自然遗传的基本原理,模仿生物自然遗传的基本方法。1967年,他的学生Bagley在博士论文中首次提出了“遗传算法”一词。到70年代初,Holland教授提出了“模式定理”,一般认为是遗传算法的基本定理,从而奠定了遗传算法的基本理论。1975年,Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》,这是第一本系统论述遗传算法的专著。因此,也有人把1975年作为遗传算法的诞生年。 1985年,在美国召开了第一届两年一次的遗传算法国际会议,并且成立了国际遗传算法协会。1989年,Holland的学生Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》,总结了遗传算法研究的主要成果,对遗传算法作了全面而系统的论述。一般认为,这个时期的遗传算法从古典时期发展了现代阶段,这本书则奠定了现代遗传算法的基础。 遗传算法是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基

础上的算法。在进化论中,每一个物种在不断发展的过程中都是越来越适应环境,物种每个个体的基本特征被后代所继承,但后代又不完全同于父代,这些新的变化,若适应环境,则被保留下来;否则,就将被淘汰。在遗传学中认为,遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中,并以基因的形式包含在染色体中,每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质。每个基因产生的个体对环境有一定的适应性。基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代,通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因结构就保存下来。遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理,并引用了随机统计原理而形成的。在求解过程中,遗传算法从一个初始变量群体开始,一代一代地寻找问题的最优解,直到满足收敛判据或预先假定的迭代次数为止。 遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富,已渗透到许多学科,并且几乎在所有的科学和工程问题中都具有应用前景。一些典型的应用领域如下: (1)复杂的非线性最优化问题。对具体多个局部极值的非线性最优化问题,传统的优化方法一般难于找到全局最优解;而遗传算法可以克服这一缺点,找到全局最优解。 (2)复杂的组合优化或整数规划问题。大多数组合优化或整数规划问题属于NP难问题,很难找到有效的求解方法;而遗传算法即特别适合解决这一类问题,能够在可以接受的计算时间内求得满意的近似最优解,如著名的旅行商问题、装箱问题等都可以用遗传算法得到满意的解。

云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法

收稿日期:2010-07-15;修回日期:2010-09-06。 基金项目:四川省科技支撑计划项目(06K J T 013;2009GZ0153)。 作者简介:李建锋(1987-),男,河南项城人,硕士研究生,主要研究方向:网格计算、云计算; 彭舰(1970-),男,四川成都人,教授,博士, 主要研究方向:分布式系统、移动计算。 文章编号:1001-9081(2011)01-0184-03 do:i 10.3724/SP .J .1087.2011.00184 云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法 李建锋,彭 舰 (四川大学计算机学院,成都610065) (ji anpeng @sc https://www.360docs.net/doc/624607013.html, .cn ) 摘 要:在云计算中面对的用户群是庞大的,要处理的任务量与数据量也是十分巨大的。如何对任务进行高效 的调度成为云计算中所要解决的重要问题。针对云计算的编程模型框架,提出了一种具有双适应度的遗传算法(DFGA ),通过此算法不但能找到总任务完成时间较短的调度结果,而且此调度结果的任务平均完成时间也较短。通过仿真实验将此算法与自适应遗传算法(AGA )进行比较,实验结果表明,此算法优于自适应遗传算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。 关键词:云计算;遗传算法;双适应度;任务调度 中图分类号:T P393 文献标志码:A Task scheduli ng al gorith m based on improved genetic algorith m i n cloud co mputi ng environ m ent LI Jian feng ,PE NG Jian (C olle ge of Co mpu te r S cie nce ,S ichuan Un i versit y,Chengd u S ic huan 610065,Ch i na ) Abstract :T he number of users i s huge in c l oud computi ng ,and t he nu mber o f tasks and t he a m ount of da ta are also huge.H ow to schedule tasks efficiently i s an i m portant i ssue to be reso l ved i n c l oud computi ng env iron m ent .A Doub l e F itness G enetic A lgor i th m (DFGA )w as brought up for t he prog ramm i ng fram e w ork o f c l oud computi ng.T hrough th i s a l gor ith m,the be tter task scheduli ng no t only sho rtens to tal task comp l e ti on ti m e and a lso has shorter average co m pletion ti m e .T he re i s a contrast bet ween DFGA and Adapti ve G ene tic A l gor it hm (AGA )t hrough si m u lati on exper i m ent ,and the resu lt i s :t he DFGA i s be tter ,it is an effi c i ent task schedu li ng a l go rith m i n c l oud co m puti ng env iron m ent . K ey words :cloud co m puti ng ;G ene ti c A l go rith m (GA );doub le fitness ;task schedu li ng 0 引言 近几年云计算[1-2]成为了人们讨论的热点。目前IB M 、G oog l e 、Am azon 、M icroso ft 等纷纷涉足云计算,提供了众多基于云计算的服务,如Gm a il 、Goog le E arth 、G oog l e Ana l y ti cs 、G oog l e 搜索、G oog l e 文档[3];Am azon 的弹性云计算(EC2)服务和存储服务(S3);M i crosoft 的W i ndow s L ive W eb 应用套件及H ot m ail 等[4]。 云计算是并行计算、网格计算[5-6]的发展,是分布式计算的一种,其最基本的思想是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统,经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户,提供这些资源的网络被称为 云 。云计算所提供的服务面向的用户群是庞大的,因此 云 中的任务数量是巨大的,系统每时每刻都要处理海量的任务,所以任务调度[7]是云计算中的重点与难点。本文对如何充分利用 云 中的资源使其中的任务进行高效合理的调度进行了研究,提出了一种基于双适应度遗传算法(D oub l e F itness G enetic A l go rith m,DFGA )的任务调度算法,并通过了仿真实验,验证了其良好的性能。 1 云计算中的编程模型 目前的云计算环境中大部分采用G oog le 提出的M ap /R educe 的编程模式[8],大部分信息技术厂商提出的 云 计划 中采用的编程模型,都是采用基于M ap /R educe 的思想开发的编程工具,它特别适用于产生和处理大规模的数据集。其执行过程如图1所示。 图1 M ap /R educe 的具体执行过程 从图1可以看出,M ap /R educe 有6个过程,可分为两个主要阶段。 M ap 阶段 把一个较大的任务通过M ap/R educe 函数分割为M 个较小的子任务,然后配给多个w orker(被分配为执行M ap 操作的wo rker)并行执行,输出处理后的中间文件; 第31卷第1期 2011年1月 计算机应用 Journal o f Computer A pp licati ons V o.l 31N o .1 Jan .2011

遗传算法在生产调度方面的应用

遗传算法在生产调度方面的应用 合肥工业大学吴磊(20080313)陈超峰(20080321)方振中(20080322)周超(20080332)王伦良(20080340) 摘要:生产调度问题是企业生产甚至国际合作的关键问题,但生产调度问题难以精确求解。遗传算法可以很好的解决这一问题,在生产调度、生产规划、任务分配等方面发挥着极其重要的作用。 关键词:生产调度生产调度方式遗传算法 1.遗传算法 遗传算法是模拟生物在自然环境中的进化过程而形成的一种自适应全局优化概率的搜索算法。它使用群体搜索技术,通过对当前群体施加选择交叉变异等一系列遗传操作,从而产生新一代的群体,并按优胜劣汰的机制逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态。 1.1遗传算法的基本运算过程 选择:从当前种群中选出优良的个体作为父代个体。 对各染色体v k计算适合度eval(v k);k=1,2,3,…,m 计算选择概率: 对各染色体v k , P=eval(v k)/∑eval(v k) 交叉:对群体中的个体进行两两随即配对 对每一对相互配对的个体,随机设置某一基因之后的位置为交叉点 对每一对相互配对的个体,依设定的交叉概率在其交叉点处相互交换两个个体的染色体,从而产生出两个新的个体。 变异:遗传算法中的所谓变异运算,是将个体染色体编码串中的某些位置上的基因值用其他等位基因替换,从而形成一个新的个体。 2.生产调度 生产调度就是组织执行生产进度计划的工作,是实现生产进度计划的主要手段。生产调度以生产进度计划为依据,生产进度计划要通过生产调度来实现。 在生产调度的事业上,生产调度有管理和工作之分,也就是生产调度管理和生产调度工作,是两个互为联系有有区别的概念。生产调度的作用是职能作用,生产调度工作的作用是职责作用。具体来说,生产调度管理,是指生产调度的计划、实施、检查、总结的期量循环活动的管理,是指生产调度的计划理论、方法、法规等方面的管理。生产调度工作,则有狭义和广义之分,从狭义上说,生产调度工作是指生产调度的业务工作,也就是生产经营管理方面的技术性工作,其内容是生产调度对生产经营动态的了解、掌握、预防、处理,对关键岗位如主机岗位实行控制,对跨车间和跨部门的电、水、风,产、供、销、运等进行协调平衡,对产量、质量、安全、效益等重点环节实行衔接一致的保证;从广义上说,生产调度部门的行政管理方面的具体事项,如业务上,科技上的研讨活动,在岗人员道德和专业知识的教育,业务能量的具体发挥等,可见广义的生产调度工作,其具体活动事项要比生产调度管理大得多,将生产调度管理等同生产调度工作是不准确的。可以概括的说,生产调度工作是生产调度管理的具体表现,生产调度工作的完成是生产调度管理在实际上完成的具体表现。生产调度的重要意义在于:现代工业企业,生产环节多,协作关系复杂,生产连续性强,情

基于遗传算法的任务调度研究

华中师范大学计算机科学系实验报告书 实验题目:基于遗传算法的多任务调度研究课程名称:智能计算 主讲教师:沈显君 辅导教师: 课程编号: 班级: 2011级 实验时间: 2011年11月

基于遗传算法的多任务调度研究 摘要: 本文主要讨论了遗传算法在工程项目中多任务执行优化中的应用,重点对多任务调度 (Resource —constrained project scheduling problem ,RCPSP)问题进行了研究。讨论了资源受限的多任务调度问题,提出了改进的遗传算法优化多任务调度问题的方法,主要从优化算法模型的建立,优化算法设计,算法的实现以及结果分析等几个方面进行了详细论述,并与其它启发式方法进行了对比分析。 关键字:效益最优化;遗传算法;多任务 1.简介 任务调度优化在工程项目管理中是非常重要的,它决定了工程项目利润的高低。遗传算法是一种并行的全局搜索的高效求解问题的方法,本质上就是处理离散优化搜索问题的,它不要求问题空间的连续性,不需要梯度信息,其鲁棒性(Robust)已经得到了证实,在处理大型复杂优化问题上己经取得了显著的成绩,所以在解决多任务调度优化问题时,具有其它方法无法比拟的优势。 2.多任务调度模型的建立 假设存在若干并行任务和一个共享的资源库,包含有若干种可更新资源(renewable resources),并且所有资源都只有有限的供给量。任务之间除了共享资源外互相独立。为方便对问题进行描述,建立如下的数学模型:多任务调度问题有P 个相互独立的任务,第k 个任务包含n k+1个工作,其中第n k+ 1个任务为任务虚拟的终止工作,不占用资源和时间。这P 个任务共享M 种可更新资源,其中第m 种资源的总量为R m 。用W i 表示第i 个任务的工作集,W ij 表示第i 个任务中的第j 个工作,其工期为d ij ,对第m 种资源的需求量为r ijm ,任务的开始时间标记为S ij ,它的所有紧前任务形成的集合记为P ij 。在时间t 时正在进行的所有任务的集合标记为I t 。考虑到不同任务的重要程度不同,用a k 表示第k 个任务的权重。综合上述假设和采用的符号,资源约束下的多任务调度问题可以描述为公式(1)-(6): ∑=+? P k n k k k S 1 1,) (*min (1) j i P h d S S t s ij h i h i j i ,,,. .,,,?∈?+≥ (2) .,, ,∑∈?≤t j i I w m ijm t m R r (3)

遗传算法多目标函数优化

多目标遗传算法优化 铣削正交试验结果 说明: 1.建立切削力和表面粗糙度模型 如: 3.190.08360.8250.5640.45410c e p z F v f a a -=(1) a R =此模型你们来拟合(上面有实验数据,剩下的两个方程已经是我帮你们拟合好的了)(2) R a =10?0.92146v c 0.14365f z 0.16065a e 0.047691a p 0.38457 10002/c z p e Q v f a a D π=-????(3) 变量约束范围:401000.020.080.25 1.0210c z e p v f a a ≤≤??≤≤??≤≤? ?≤≤? 公式(1)和(2)值越小越好,公式(3)值越大越好。π=3.14 D=8 2.请将多目标优化操作过程录像(同时考虑三个方程,优化出最优的自变量数值),方便我后续进行修改;将能保存的所有图片及源文件发给我;将最优解多组发给我,类似于下图(黄色部分为达到的要求)

遗传算法的结果:

程序如下: clear; clc; % 遗传算法直接求解多目标优化 D=8; % Function handle to the fitness function F=@(X)[10^(3.19)*(X(1).^(-0.0836)).*(X(2).^0.825).*(X(3).^0.564).*(X(4).^0. 454)]; Ra=@(X)[10^(-0.92146)*(X(1).^0.14365).*(X(2).^0.16065).*(X(3).^0.047691).*( X(4).^0.38457)]; Q=@(X)[-1000*2*X(1).*X(2).*X(3).*X(4)/(pi*D)];

比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题

比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题 一、专家系统(Expert System) 1,什么是专家系统? 在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识,以及丰富的实际经验。在解决问题时,专家们通常拥有一套独特的思维方式,能较圆满地解决一类困难问题,或向用户提出一些建设性的建议等。 专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。 它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此,专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 专家系统的基本结构如图1所示,其中箭头方向为数据流动的方向。 图1 专家系统的基本组成 专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。 知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。 知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。

专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的,因此,知识库是专家系统质量是否优越的关键所在,即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说,专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的,用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。 它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。 推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。 推理机针对当前问题的条件或已知信息,反复匹配知识库中的规则,获得新的结论,以得到问题求解结果。在这里,推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论,反向推理则先假设一个结论成立,看它的条件有没有得到满足。由此可见,推理机就如同专家解决问题的思维方式,知识库就是通过推理机来实现其价值的。 人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面,用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题,并输出推理结果及相关的解释等。 综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论,往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问,对结论、求解过程做出说明,因而使专家系统更具有人情味。 知识获取是专家系统知识库是否优越的关键,也是专家系统设计的“瓶颈”问题,通过知识获取,可以扩充和修改知识库中的内容,也可以实现自动学习功能。 2,专家系统的特点 在功能上, 专家系统是一种知识信息处理系统, 而不是数值信息计算系统。在结构上, 专家系统的两个主要组成部分 – 知识库和推理机是独立构造、分离组织, 但又相互作用的。在性能上, 专家系统具有启发性, 它能够运用专家的经验知识对不确定的或不精确的问题进行启发式推理, 运用排除多余步骤或减少不必要计算的思维捷径和策略;专家系统具有透明性, 它能够向用户显示为得出某一结论而形成的推理链, 运用有关推理的知识(元知识)检查导出结论的精度、一致性和合理性, 甚至提出一些证据来解释或证明它的推理;专家系统具有灵活性, 它能够通过知识库的扩充和更新提高求解专门问题的水平或适应环境对象的某些变化,通过与系统用户的交互使自身的性能得到评价和监护。 3,专家系统适合解决的实际问题 专家系统是人工智能的一个应用,但由于其重要性及相关应用系统之迅速发展,它已是信息系统的一种特定类型。专家系统一词系由以知识为基础的专家系统(knowledge-based expert system)而来,此种系统应用计算机中储存的人类知识,解决一般需要用到专家才能处理的问题,它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程,因而可供非专家们用来增进问题解决的能力,同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。由于在人类社会中,专家资源确实相当稀少,有了专家系统,则可使此珍贵的专家知识获得普遍的应用。 专家系统技术广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面,而且成果相当丰硕,甚至在某些应用领域,还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领

遗传算法和蚁群算法的比较

全局优化报告——遗传算法和蚁群算法的比较 姓名:玄玄 学号:3112054023 班级:硕2041

1遗传算法 1.1遗传算法的发展历史 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法。20世纪60年代初期,Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性。他认为不仅要研究自适应系统自身,也要研究与之相关的环境。因此,他提出在研究和设计人工自适应系统时,可以借鉴生物自然遗传的基本原理,模仿生物自然遗传的基本方法。1967年,他的学生Bagley在博士论文中首次提出了“遗传算法”一词。到70年代初,Holland教授提出了“模式定理”,一般认为是遗传算法的基本定理,从而奠定了遗传算法的基本理论。1975年,Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》,这是第一本系统论述遗传算法的专著。因此,也有人把1975年作为遗传算法的诞生年。 1985年,在美国召开了第一届两年一次的遗传算法国际会议,并且成立了国际遗传算法协会。1989年,Holland的学生Goldberg 出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》,总结了遗传算法研究的主要成果,对遗传算法作了全面而系统的论述。一般认为,这个

时期的遗传算法从古典时期发展了现代阶段,这本书则奠定了现代遗传算法的基础。 遗传算法是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。在进化论中,每一个物种在不断发展的过程中都是越来越适应环境,物种每个个体的基本特征被后代所继承,但后代又不完全同于父代,这些新的变化,若适应环境,则被保留下来;否则,就将被淘汰。在遗传学中认为,遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中,并以基因的形式包含在染色体中,每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质。每个基因产生的个体对环境有一定的适应性。基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代,通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因结构就保存下来。遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理,并引用了随机统计原理而形成的。在求解过程中,遗传算法从一个初始变量群体开始,一代一代地寻找问题的最优解,直到满足收敛判据或预先假定的迭代次数为止。 遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富,已渗透到许多学科,并且几乎在所有的科学和工程问题中都具有应用前景。一些典型的应用领域如下: (1)复杂的非线性最优化问题。对具体多个局部极值的非线性最优化问题,传统的优化方法一般难于找到全局最优解;而遗传算法可以克服这一缺点,找到全局最优解。 (2)复杂的组合优化或整数规划问题。大多数组合优化或整数规划问题属于NP难问题,很难找到有效的求解方法;而遗传算法即特别

TSP问题的遗传算法求解 优化设计小论文

TSP问题的遗传算法求解 摘要:遗传算法是模拟生物进化过程的一种新的全局优化搜索算法,本文简单介绍了遗传算法,并应用标准遗传算法对旅行包问题进行求解。 关键词:遗传算法、旅行包问题 一、旅行包问题描述: 旅行商问题,即TSP问题(Traveling Saleman Problem)是数学领域的一个著名问题,也称作货郎担问题,简单描述为:一个旅行商需要拜访n个城市(1,2,…,n),他必须选择所走的路径,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,使得所走的路径最短。其最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题,对于国际象棋棋盘中的64个方格,走访64个方格一次且最终返回起始点。 用图论解释为有一个图G=(V,E),其中V是顶点集,E是边集,设D=(d ij)是有顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵,旅行商问题就是求出一条通过所有顶点且每个顶点只能通过一次的具有最短距离的回路。若对于城市V={v1,v2,v3,...,vn}的一个访问顺序为T=(t1,t2,t3,…,ti,…,tn),其中ti∈V(i=1,2,3,…,n),且记tn+1= t1,则旅行商问题的数学模型为:min L=Σd(t(i),t(i+1)) (i=1,…,n) 旅行商问题是一个典型组合优化的问题,是一个NP难问题,其可能的路径数为(n-1)!,随着城市数目的增加,路径数急剧增加,对与小规模的旅行商问题,可以采取穷举法得到最优路径,但对于大型旅行商问题,则很难采用穷举法进行计算。 在生活中TSP有着广泛的应用,在交通方面,如何规划合理高效的道路交通,以减少拥堵;在物流方面,更好的规划物流,减少运营成本;在互联网中,如何设置节点,更好的让信息流动。许多实际工程问题属于大规模TSP,Korte于1988年提出的VLSI芯片加工问题可以对应于1.2e6的城市TSP,Bland于1989年提出X-ray衍射问题对应于14000城市TSP,Litke于1984年提出电路板设计中钻孔问题对应于17000城市TSP,以及Grotschel1991年提出的对应于442城市TSP的PCB442问题。

多目标遗传算法中文【精品毕业设计】(完整版)

一种在复杂网络中发现社区的多目标遗传算法 Clara Pizzuti 摘要——本文提出了一种揭示复杂网络社区结构的多目标遗传算法。该算法优化了两个目标函数,这些函数能够识别出组内节点密集连接,而组间连接稀疏。该方法能产生一系列不同等级的网络社区,其中解的等级越高,由更多的社区组成,被包含在社区较少的解中。社区的数量是通过目标函数更佳的折衷值自动确定的。对合成和真实网络的实验,结果表明算法成功地检测到了网络结构,并且能与最先进的方法相比较。 关键词:复杂网络,多目标聚类,多目标进化算法 1、简介 复杂网络构成了表示组成许多真实世界系统的对象之间关系的有效形式。协作网络、因特网、万维网、生物网络、通信传输网络,社交网络只是一些例子。将网络建模为图,节点代表个体,边代表这些个体之间的联系。 复杂网络研究中的一个重要问题是社区结构[25]的检测,也被称作为聚类[21],即将一个网络划分为节点组,称作社区或簇或模块,组内连接紧密,组间连接稀疏。这个问题,如[21]指出,只有在建模网络的图是稀疏的时候才有意义,即边的数量远低于可能的边数,否则就类似于数据簇[31]。图的聚类不同于数据聚类,因为图中的簇是基于边的密度,而在数据聚类中,它们是与距离或相似度量紧密相关的组点。然而,网络中社区的概念并未严格定义,因为它的定义受应用领域的影响。因此,直观的理解是同一社区内部边的数量应该远多于连接图中剩余节点的边的数量,这构成了社区定义的一般建议。这个直观定义追求两个不同的目标:最大化内部连接和最小化外部连接。 多目标优化是一种解决问题的技术,当多个相互冲突的目标被优化时,成功地找到一组解。通过利用帕累托最优理论[15]获得这些解,构成了尽可能满足所有目标的全局最优解。解决多目标优化问题的进化算法取得成功,是因为它们基于种群的特性,同时产生多个最优解和一个帕累托前沿[5]的优良近似。 因此,社区检测能够被表述为多目标优化问题,并且帕累托最优性的框架可以提供一组解对应于目标之间的最佳妥协以达到最优化。事实上,在上述两个目标之间有一个折衷,因为当整个网络社区结构的外部连接数量为空时,那它就是最小的,然而簇密度不够高。 在过去的几年里,已经提出了许多方法采用多目标技术进行数据聚类。这些方法大部分在度量空间[14], [17],[18], [28], [38], [39], [49], [51]聚集目标,虽然[8]中给出了分割图的一个方法,并且在[12]中描述了网络用户会议的一个图聚类算法。 本文中,一个多目标方法,名为用于网络的多目标遗传算法(MOGA-Net),通过利用提出的遗传算法发现网络中的社区。该方法优化了[32]和[44]中介绍的两个目标函数,它们已被证实在检测复杂网络中模块的有效性。第一个目标函数利用了community score的概念来衡量对一个网络进行社区划分的质量。community score值越高,聚类密度越高。第二个目标函数定义了模块中节点fitness的概念,并且反复迭代找到节点fitness总和最大的模块,以下将这个目标函数称为community fitness。当总和达到最大时,外部连接是最小。两个目标函数都有一个正实数参数控制社区的规模。参数值越大,找到的社区规模越小。MOGA-Net利用这两个函数的优点,通过有选择地探索搜寻空间获得网络中存在的社区,而不需要提前知道确切的社区数目。这个数目是通过两个目标之间的最佳折衷自动确定的。 多目标方法的一个有趣结果是它提供的不是一个单独的网络划分,而是一组解。这些解中的每一个都对应两个目标之间不同的折衷,并对应多种网络划分方式,即由许多不同簇组成。对合成网络和真实网络的实验表明,这一系列帕累托最优解揭示了网络的分层结构,其中簇的数目较多的解包含在社区数目较少的解中。多目标方法的这个特性提供了一个很好的机会分析不同层级

多目标遗传算法代码

% function nsga_2(pro) %% Main Function % Main program to run the NSGA-II MOEA. % Read the corresponding documentation to learn more about multiobjective % optimization using evolutionary algorithms. % initialize_variables has two arguments; First being the population size % and the second the problem number. '1' corresponds to MOP1 and '2' % corresponds to MOP2. %inp_para_definition=input_parameters_definition; %% Initialize the variables % Declare the variables and initialize their values % pop - population % gen - generations % pro - problem number %clear;clc;tic; pop = 100; % 每一代的种群数 gen = 100; % 总共的代数 pro = 2; % 问题选择1或者2,见switch switch pro case 1 % M is the number of objectives. M = 2; % V is the number of decision variables. In this case it is % difficult to visualize the decision variables space while the % objective space is just two dimensional. V = 6; case 2 M = 3; V = 12; case 3 % case 1和case 2 用来对整个算法进行常规验证,作为调试之用;case 3 为本工程所需; M = 2; %(output parameters 个数) V = 8; %(input parameters 个数) K = 10; end % Initialize the population chromosome = initialize_variables(pop,pro); %% Sort the initialized population % Sort the population using non-domination-sort. This returns two columns % for each individual which are the rank and the crowding distance % corresponding to their position in the front they belong. 真是牛X了。 chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome,pro); %% Start the evolution process

遗传算法及蚂蚁算法作业

(1)用遗传算法来做: 第一步:确定决策变量及其约束条件 s.t. -5<=x<=5 第二步:建立优化模型 第三步:确定编码方法,用长度为50位的二进制编码串来表示决策 变量x 第四步:确定解码方法 第五步:确定个体评价方法 个体的适应度取为每次迭代的最小值的绝对值加上目标函数值,即 第六步:确定参数 本题种群规模n=30,迭代次数ger=200,交叉概率pc=0.65,变异概率 pm=0.05 代码: clear all; close all; clc; tic; n=30; ger=200; pc=0.65; pm=0.05; % 生成初始种群

v=init_population(n,50); [N,L]=size(v); disp(sprintf('Number of generations:%d',ger)); disp(sprintf('Population size:%d',N)); disp(sprintf('Crossover probability:%.3f',pc)); disp(sprintf('Mutation probability:%.3f',pm)); % 待优化问题 xmin=-5; xmax=5; ymin=-5; ymax=5; f='-(2-exp(-(x.^2+y.^2)))'; [x,y]=meshgrid(xmin:0.1:xmax,ymin:0.1:ymax); vxp=x; vyp=y; vzp=eval(f); figure(1); mesh(vxp,vyp,-vzp); hold on; grid on; % 计算适应度,并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:25),xmin,xmax);

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