某某公司基于实数编码的遗传算法在饲料配方设计中的应用.pptx
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1、基于实数编码的遗传算法在饲料配方设计中的应用一、研究意义1、引入新的优化算法遗传算法,解决现有饲料配方设计中由纯数学思维算法本身局限性所产生的不足。o 如:线性规划模型中,当约束条件之间或约束条件与目标函数间存在矛盾时,系统无可行解;o 数学上给出的满足约束条件和目标函数的优化配方,从营养学的角度看有时又是不可行的。一、研究意义o 2、解决标准遗传算法在计算饲料配方时易产生早熟现象以及局部寻优能力差等问题 。o 如:用标准遗传算法在计算饲料配方时易产生早熟现象以及局部寻优能力差等问题,特别是在原料多,约束条件多的情况下,这种缺点表现的更为明显。 二、遗传算法(Genetic Algorithm
2、,GA) 遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。1975年遗传算法美国J.Holland教授具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。1、遗传算法的组成遗传算法可定义为一个8员组:SGA=(C, E, P0, M, , , , T) C 个体的编码方法; E 个体适应度评价函数; P0 初始群体; M 群体大小; 选择算子; 交叉算子; 变异算子; T 遗传运算
3、终止条件。 2、遗传算法思想(1)初始化群体;(2)计算群体上每个个体的适应度值;(3)按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体;(4)按概率Pc进行交叉操作;(5)按概率Pm进行突变操作;(6)没有满足某种停止条件,则转第(2)步,否则进入(7)。(7)输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。3、遗传算法的优点o (1)遗传对所解的优化问题没有太多的数学要求,遗传算法可以处理任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续,甚至混合的搜索空间。o (2)进化算子的各态历经性使得遗传算法能够非常有效的进行概率意义下的全局搜索,而传统的优化方法是通
4、过邻近点比较而转移到较好的点,从而达到收敛的局部搜索过程。o (3)遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域独立的启发式,从而保证算法的有效性。4、遗传算法性能分析指标(1)在线性性能评估在线性能表示为:其中:T 是进化代数;是第t代的平均适应度函数;表示到T代为止所有适应度函数值的平均性能。在线指标用于说明算法的在线性能。4、遗传算法性能分析指标(2)离线性性能评估离线性能表示为:其中是第t代最好的个体的适应度函数值;表示至第T代每次最好的适应度函数值的平均。 离线指标用于说明算法的收敛性。 三、遗传算法在饲料配方设计中的应用 算法设计流程图饲料配方问题描述确定决策变量、约
5、束条件建立线性规划模型确定适应度转换规则设计遗传因子个体表型X编码方法解码方法个体基因型X确定运行参数适应度函数F(x)遗传算法算法调试运行1、标准遗传算法在饲料配方设计中的应用o 1.1 编码策略 在遗传算法的运行过程中,它不对所求解问题的实际决策变量直接进行操作,而是对表示可行解的个体编码施加选择、交叉、变异等遗传算法,通过这种遗传操作来达到优化的目的,这是遗传算法的特点之一。遗传算法通过这种对个体编码的操作,不断搜索出适应度较高的个体,并在群体中逐渐增加其数量,最终寻求出问题的最优解或近似最优解。在遗传算法中如何描述问题的可行解,即把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索
6、空间的转换方法就称为编码。1.1 编码策略二进制编码浮点数编码符号编码存在缺点:1、海明悬崖;2、求解的精度确定后算法缺乏微调能力;3、算法精度要求高或二进制编码字串长时,算法搜索效率较低。 也称实数编码,是指个体的每个基因值用某一范围内的一个浮点数来表示,个体的编码长度等于其决策变量的个数。 根据饲料配方设计的要求及实数编码的特点,在本次饲料配方中的标准遗传算法采用实数编码。 1.2 初始种群的生成根据饲料原料及其营养成分表中各种原料的用量上限、用量下限、等量使用的要求,在最优解所占问题空间中的分布范围内使用随机生成初始种群。 具体实现过程:1.2 初始种群的生成o (1)生成随机种子;o
7、(2)设定初始种群的数量;o (3)利用约束条件对生成的每一个随机数的上下限进行控制,保证生成的随机数在约束条件围内;o (4)测试生成的种群中各原料是否能满足营养需求,若不能满足则返回(3);o (5)初始种群的数量是否达到,若达到则跳出,否则返回(3)。 1.3 适应度函数o 度量个体适应度的函数称为适应度函数。o 饲料配方设计的要求是在保证满足饲养标准要求的条件下降低饲料配方的成本。因此,本研究中遗传算法的个体适应度函数的设计采用饲料成本极小化方法。适应度函数为: ci代表第i种的饲料原料的市场价格;xi代表第i种饲料原料在配方中的含量;Zmin为饲料配方的成本;n为饲料原料的种类数。适
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