遗传算法选择参数

‘壹’ 遗传算法：matlab中ga函数参数options该怎么设置

1. options可以不写有默认设置。

2. options是一个结构体要用函数gaoptimset()设置。

3. options=gaoptimset()然后把options填到ga()里面。

4. gaoptimset('属性名1',数值1,'属性名2',数值2......)。

常用设置：

‘贰’ 遗传算法求解最优参数问题

步骤4前面的内容也贴上来吧，要不然没法判断参数a和b是如何计算滴

‘叁’ 遗传算法的主要步骤

为了使用遗传算法来解决优化问题，准备工作分为以下四步^{［56，57，61］}。

7.4.1 确定问题的潜在解的遗传表示方案

在基本的遗传算法中，表示方案是把问题的搜索空间中每个可能的点表示为确定长度的特征串（通常是二进制串）。表示方案的确定需要选择串长l和字母表规模k。在染色体串和问题的搜索空间中的点之间选择映射有时容易实现，有时又非常困难。选择一个便于遗传算法求解问题的表示方案经常需要对问题有深入的了解。

7.4.2 确定适应值的度量

适应值度量为群体中每个可能的确定长度的特征串指定一个适应值，它经常是问题本身所具有的。适应值度量必须有能力计算搜索空间中每个确定长度的特征串的适应值。

7.4.3 确定控制该算法的参数和变量

控制遗传算法的主要参数有群体规模Pop-Size、算法执行的最大代数N-Gen、交叉概率P_c、变异概率P_m和选择策略R等参数。

（1）群体规模Pop-Size。群体规模影响到遗传算法的最终性能和效率。当规模太小时，由于群体对大部分超平面只给出了不充分的样本量，所以得到的结果一般不佳。大的群体更有希望包含出自大量超平面的代表，从而可以阻止过早收敛到局部最优解；然而群体越大，每一代需要的计算量也就越多，这有可能导致一个无法接受的慢收敛率。

（2）交叉率P_c。交叉率控制交叉算子应用的频率，在每代新的群体中，有P_c·Pop-Size个串实行交叉。交叉率越高，群体中串的更新就越快。如果交叉率过高，相对选择能够产生的改进而言，高性能的串被破坏得更快。如果交叉率过低，搜索会由于太小的探查率而可能停滞不前。

（3）变异率P_m。变异是增加群体多样性的搜索算子，每次选择之后，新的群体中的每个串的每一位以相等的变异率进行随机改变。对于M进制串，就是相应的位从1变为0或0变为1。从而每代大约发生P_m·Pop-Size·L次变异，其中L为串长。一个低水平的变异率足以防止整个群体中任一给定位保持永远收敛到单一的值。高水平的变异率产生的实质是随机搜索。

比起选择和交叉，变异在遗传算法中是次要的，它在恢复群体中失去的多样性方面具有潜在的作用。例如，在遗传算法执行的开始阶段，串中一个特定位上的值1可能与好的性能紧密联系，也就是说从搜索空间中某些初始随机点开始，在那个位上的值1可能一致地产生适应性度量好的值。因为越好的适应值与串中那个位上的值1相联系，复制作用就越会使群体的遗传多样性损失。当达到一定程度时，值0会从整个群体中的那个位上消失，然而全局最优解可能在串中那个位上是0。一旦搜索范围缩小到实际包含全局最优解的那部分搜索空间，在那个位上的值0就可能正好是达到全局最优解所需的。这仅仅是一种说明搜索空间是非线性的方式，这种情形不是假定的，因为实际上所有我们感兴趣的问题都是非线性的。变异作用提供了一个恢复遗传多样性的损失的方法。

（4）选择策略R。有两种选择策略。一是利用纯选择，即当前群体中每个点复制的次数比与点的性能值成比例。二是利用最优选择，即首先执行纯选择，且具有最好性能的点总是保留到下一代。在缺少最优选择的情况下，由于采样误差、交叉和变异，最好性能的点可能会丢失。

通过指定各个参数Pop-Size、P_c、P_m和R的值，可以表示一个特定的遗传算法。

7.4.4 确定指定结果的方法和停止运行的准则

当遗传的代数达到最大允许代数时，就可以停止算法的执行，并指定执行中得到的最好结果作为算法的结果。

基本的遗传算法

1）随机产生一个由固定长度字符串组成的初始群体。

2）对于字符串群体，迭代地执行下述步骤，直到选择标准被满足为止。

①计算群体中的每个个体字符串的适应值；

②实施下列三种操作（至少前两种）来产生新的群体，操作对象的选取基于与适应度成比例的概率。

选择：把现有的个体串按适应值复制到新的群体中。

交叉：通过遗传重组随机选择两个现有的子串进行遗传重组，产生两个新的串。

变异：将现有串中某一位的字符随机变异产生一个新串。

3）把在后代中出现的最好适应值的个体串指定为遗传算法运行的结果。这一结果可以是问题的解（或近似解）。

基本的遗传算法流程图如图7-1所示。

‘肆’ 遗传算法有哪些基本运行参数，其值一般设为多少

遗传算法在matlab里有两个函数，分别是ga和gaoptimset，前者用来调用遗传算法，后者用来设定遗传算法的参数，具体内容可以docga查看，遗传算法有哪些参数可以直接在命令窗口输入gaoptimset查看，祝好。

‘伍’ 如何用matlab来实现遗传算法确定参数范围啊越详细越好~~谢谢了

对于遗传算法的参数问题，只有推荐值，
比如种群一般取40-100，选择或复制0.6-0.96，交叉0.6-0.9，变异0.001-0.05.
没有如何确定的具体办法。这是世界性问题。

‘陆’ matlab遗传算法怎么输入参数

遗传算法工具箱的函数GA基本调用格式如下：
X
=
GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
其中前两个参数分别是适应度函数和变量个数，第三、四个参数（A和b）即为线性不等式约束。
你现在需要做的是，增加几个线性约束条件：
x1
<
x2
x2
<
x3
x3
<
x4
x4
<
x5
不过，有个问题，遗传算法等优化工具对不等式约束的要求，都必须是闭集（带等号的不等式），也就是说，要的是类似下面这样的约束：
x1
<=
x2
x2
<=
x3
x3
<=
x4
x4
<=
x5

‘柒’ 遗传算法^[1，]

遗传算法，又称基因算法(Genetic Algorithm，简称GA)，也是一种启发式蒙特卡洛优化算法。遗传算法最早是由Holland(1975)提出，它模拟了生物适者生存、优胜劣汰的进化过程，具有不依赖于初始模型的选择、不容易陷入局部极小、在反演过程中不用计算偏导数矩阵等优点。遗传算法最早由Stoffa和Sen(1991)用于地震波的一维反演，之后在地球物理资料的非线性反演中得到广泛的应用。GA算法对模型群体进行追踪、搜索，即模型状态通过模型群体传送，具有比模拟退火法更大、更复杂的“记忆”，潜力更大。

遗传算法在反演中的基本思路和过程是:

(1)将生物体看成模型，模型参数看成染色体，有多少个模型的参数就有多少个染色体。对每个模型的参数(染色体)用二进制进行编码，这个编码就是基因。

(2)随机生成一个模型群体(相当于生物的种群)，然后在模型群体中进行繁殖，通过母本的选择、交换和变异等遗传操作产生下一代，然后保留较好基因，淘汰较差基因。

(3)通过一代一代的繁殖优胜劣汰的进化过程，最后所剩下的种群基本上都是最优的基因，种群趋于一致。所谓群体“一致”，即群体目标函数的方差或标准差很小，或者群体目标函数的均值接近于极值(可能是极大值或极小值)，从而获得非线性反演问题所对应的最优解或近似最优解。

下面以一个实例来简述遗传算法的基本过程。

[例1]设m是正整数，且0≤m≤127，求方程φ(m)=m²的极大值。

这个例子极为简单，只有一个模型参数，因此只有一条染色体，目标函数的极值是极大值(此例子来自阮百尧课件)。遗传算法通过以下7个步骤来实现:

(1)模型参数二进制编码。

每个模型参数就是一条染色体，把十进制的模型参数表示为二进制，这就是基因。首先确定二进制码的长度(基因的长度):

2^N=[m_max(i)-m_min(i)]/Δm(i) (8.20)

其中:N为第i条染色体基因的长度(也就是第i个模型参数的二进制码位数);[m_min(i)，m_max(i)]为第i个模型参数的取值范围;Δm(i)为第i个模型参数的分辨率。这样就把模型参数离散化了，它只能按Δm(i)的整数倍变化。基因的长度按下式计算:

地球物理反演教程

其中:c为实数;N为基因长度，是整数;int[ ]为取整函数。上式表示如果c不是整数，那么基因长度N就是对c取整后加1，这样保证最小分辨率。

基因的编码按下式进行:

地球物理反演教程

其中:式(8.22)是编码公式;k为基因编码的十进制数，是整数;int[ ]为取整函数。把k转化为二进制就是基因的编码。解码是按照式(8.23)进行的。首先把一个基因的二进制编码转化为十进制数k，然后按式(8.23)可以计算出第i个模型参数m(i)的十进制值。

例如:电阻率参数ρ(1)，它的变化范围为10~5000Ω·m，分辨率为2Ω·m，设当前参数ρ(1)=133Ω·m，按式(8.21)计算得

c=11.28482，N=12

所以二进制基因长度为13位。

利用式(8.22)计算基因编码k的十进制数:

k=int[(133-10)/2]=61

把它转化为二进制数为:000000111101。所以ρ(1)=133 的二进制基因编码为:000000111101。

解码过程就是把二进制基因编码变为十进制数k后用式(8.23)计算:

ρ(1)=10+61×2=132(Ω·m)

注意:基因编码并不是直接把电阻率值变为二进制。此外，133这个值在基因里不会出现，因为分辨率是2，所以表示为最接近的132。

对于[例1]问题来说，选分辨率为1，0~127用二进制编码需7位。

(2)产生初始模型种群。

生物繁殖进化需要一定数量的生物体种群，因此遗传算法开始时需要一定数量的初始模型。为保证基因的多样性，随机产生大量的初始模型作为初始种群，按照上面的编码方式进行编码。个体在模型空间中应分布均匀，最好是模型空间各代表区域均有成员。初始模型群体大，有利于搜索，但太大会增加计算量。

为保证算法收敛，在初始模型群体中，有时候应增加各位都为0和都为1的成员。遗传算法就是在这个初始模型种群的基础上进行繁殖，进化求解的。

对于[例1]问题来说，模型空间是0~127个数字，这样初始种群最多具有128个个体。为了简单，随机选择4个个体作为初始种群。初始种群的编码、目标函数值见表8.1。

表8.1 初始种群编码表

(3)模型选择。

为了生成新一代模型，需要选择较优的个体进行配对。生物进化按照自然选择、优胜劣汰的准则进行。对应地，遗传算法按照一定的准则来选择母本(两个)，然后进行配对繁殖下一代模型，这个选择称为模型选择。模型配对最基本的方法是随机采样，用各模型的目标函数值对所有模型目标函数的平均值的比值定义繁殖概率，即

地球物理反演教程

其中:p(m_i)为繁殖概率;φ(m_i)为第i个模型的目标函数;φ_AVG为目标函数的平均值。对于极小化问题来说，规定目标函数值高于平均值的不传代;对于极大化问题来说，反之即可。

就[例1]来说，要求目标函数取极大值，所以规定目标函数小于平均值的模型不传代，大于它的可以传代。对第一代，为了防止基因丢失，可先不舍去繁殖概率小的模型，让它与概率大的模型配对。如:本例中70与56配对，101与15配对产生子代，见表8.2。

表8.2 基因交换表

(4)基因交换。

将配对的两个亲本模型的部分染色体相互交换，其中交换点可随机选择，形成两个新的子代(见表8.2)。两个染色体遗传基因的交换过程是遗传算法的“繁殖”过程，是母本的重组过程。

为了使染色体的基因交换比较彻底，Stoffa等人提出了一个交换概率p_x来控制选择操作的效果。如果p_x的值较小，那么交换点的位置就比较靠低位，这时的交换操作基本是低位交换，交换前后模型的染色体变化不是太大。如果p_x的值较大，那么交换点的位置就比较靠高位，此时的交换操作可以在较大的染色体空间进行，交换前后模型数值变化可以很大。

在[例1]中:15、101和56、70作为母本通过交换繁殖出子代5、6、111、120。所选择的基因交换位置见表8.2。有下划线的，是要交换的基因位置。

(5)更新。

母本模型和子本模型如何选择保留一定数量作为新的母本，就是模型更新。不同的策略会导致不同的结果。一般而言，若产生的新一代模型较好，则选择新一代模型而淘汰上一代模型。否则，则必须根据一定的更新概率p_u来选择上一代模型来取代新一代中某些较劣的模型。

经过更新以后，繁殖时对子代再进行优胜劣汰的选择。对于极大值问题，大于目标函数平均值的子代可以繁殖，小于目标函数平均值的子代不能繁殖。由于新的种群能繁殖的个体数量减小了，所以要多繁殖几次，维持种群个体的数量保持平衡。

在[例1]中，子代较好，所以完全淘汰上一代模型，完全用子代作为新的母本。选择子代目标函数最大的两个模型进行繁殖，分别是111、120。

(6)基因变异。

在新的配对好的母本中，按一定比例随机选择模型进行变异，变异操作就是模拟自然界中的环境因素，就是按比较小的变异概率p_m将染色体某位或某几位的基因发生突变(即将0变为1或将1变为0)。

变异操作的作用是使原来的模型发生某些变化，从而成为新的个体。这样可使群体增加多样性。变异操作在遗传算法中也起着至关重要的作用。实际上，由于搜索空间的性质和初始模型群体的优劣，遗传算法搜索过程中往往会出现所谓的“早熟收敛”现象，即在进化过程中早期陷入局部解而中止进化。采用合适的变异策略可提高群体中个体的多样性，从而防止这种现象的出现，有助于模型跳出局部极值。表8.3为[例1]的基因变异繁殖表。

表8.3 基因变异繁殖表

在[例1]中，用111、120分别繁殖两次，形成4个子代，维持种群数量平衡。随机选择120进行变异，变异的位数也是随机的。这里把它的第2位进行变异，即从1变为0，繁殖后形成子代为:70、110、121、127。可以看出新的子代比初始种群要好得多，其中甚至已经出现了最优解。如果对于地球物理的极小值问题，我们可以预先设置一个拟合精度，只要在种群中出现一个达到拟合精度的模型就可以终止反演了。

(7)收敛。

重复(3)~(6)的步骤，模型群体经多次选择、交换、更新、变异后，种群个体数量大小不变，模型目标函数平均值趋于稳定，最后聚集在模型空间中一个小范围内，则找到了全局极值对应的解，使目标函数最大或最小的模型就是全局最优模型。

对于具有多解性的地球物理反演问题来说，通过这一步有可能找到满足拟合精度的多个模型，对于实际反演解释、推断具有较高的指导意义。

遗传算法中的各种概率包括交换概率px、变异概率p_m以及更新概率p_u，这些参数的选择与设定目前尚无统一的理论指导，多数都视具体问题而定。Stoffa等(1991)的研究表明，适中的交换概率(p_x≈0.6)、较小的变异概率(p_m≈0.01)和较大的更新概率(p_u≈0.9)，遗传算法的性能较优。

与模拟退火反算法相同，遗传算法与传统的线性反演方法相比，该方法具有:不依赖初始模型的选择、能寻找全局最小点而不陷入局部极小、在反演过程中不用计算雅克比偏导数矩阵等优点。另外，遗传算法具有并行性，随着并行计算和集群式计算机技术的发展，该算法将会得到越来越广泛的研究与应用。

但是遗传算法作为类蒙特卡洛算法同样需要进行大量的正演计算，种群个体数量越大，繁衍代数越多，则计算量越大。所以和前面的最小二乘法相比，速度不是它的优势。

‘捌’ 求遗传算法的参数

/* 种群大小 */
#define POPSIZE 50

double pc; /* 交叉概率 */
double pm; /* 交换变异概率 */
double pw; /* 反转变异概率 */
double pn; /* 新增概率 */

pc=0.7;
pm=0.8;
pw = 0.3;
pn = 0.3;

迭代数，忘记了。我从5，到500都跑了一遍。对比了结果。
你可以选择一个觉得合适就行了

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遗传算法的文献很多。
你可以去google上面搜。或者去wikipedia上面找找最经典的文献。其实很简单。参数的调整，可以用程序来自动寻找。比如迭代次数，我是把迭代次数从5，10，50，100，200，500这些都跑了一遍，最后选择已经接近收敛的那个就行了。其实遗传算法因为是一个通用算法，所以肯定是比较慢的。如果有heuristic算法，一般都会比遗传算法收敛快很多。