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遺傳算法ppt課件(2)(編輯修改稿)

2026-06-03 02:30 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】線性函數(shù)或非線性函數(shù)；思路 —— 消除可能的變量，消除等式約束設(shè)計罰函數(shù) 設(shè)計特別的遺傳操作解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題將物品由 7個起運站運到 7個目的地；已知由 i 站運到 j 地的單位運費是 Cij， ai表示 i 站的供應(yīng)量， bj表示 j 地的需求量， xij表示從 i 站到 j 地的運量。（ i, j =1,2,…,7 ）解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ????????????????????????????????????????????????????????????20202020252827 )( 77767574737271676665646362615756555453525147464544434241373635343332312726252423222117161514131211xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtosu b j e c txfM in im izeij???????????????????????????????????????????????????????????????7,2,1 ,7,2,1 ,02625262320202077675747372717766656463626167565554535251574645444342414736353433323137262524232221271615141312111?? jixxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxij 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題對于非線性目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造，可以選用以下幾種測試函數(shù)：（ 1）函數(shù) A 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ijijijijijijijijijijijijxSSxSSxSSxSSxSSxcccccxA?????????????????????554433220 54320)( 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題（ 2）函數(shù) B 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ijijijijijijijijijxSSxSSxSSxccSxcxB???????????????220 )21()( 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題（ 3）函數(shù) C 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 2)( ijijij xcxC ? 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題（ 4）函數(shù) D 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ijijij xcxD ?)( 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題（ 5）函數(shù) E 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ?????????????????????222)47(11)49(11)2(11)(SxSxSxcxEijijijijij 遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題（ 6）函數(shù) F 解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 )1)45( s in ()( ?? SxxcxF ijijijij ?? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題目標(biāo)函數(shù)為罰函數(shù)為其中， k=1， P=1/14， f為第 t代群體的平均適應(yīng)度，T為最大運行代數(shù)， dij為約束的違反度。遺傳算法的應(yīng)用 Pxfji ij??,)(智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ? ?? ??????????? 7171i jijPdfTtkP? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題對于約束，個體染色體表示為（ v11,…, v77），其約束違反度定義為：遺傳算法的應(yīng)用 }7,2,1{ ,?????Wva lx ijWji ij智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 ijWjiijij v a lvd ?? ??,? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題費用參數(shù)表對于函數(shù) A，取 S＝ 2，對于函數(shù) B、 E和 F，取 S＝ 5。遺傳算法的應(yīng)用智能優(yōu)化計算華東理工大學(xué)自動化系 2022年解決帶約束的函數(shù)優(yōu)化問題 cij 27 28 25 20 20 20 20 20 0 21 50 62 93 77 1000 20 21 0 17 54 67 1000 48 20 50 17 0 60 98 67 25 23 62 54 60 0 27 1000 38 26 93 67 98 27 0 47 42 25 77 1000 67 1000 47 0 35 26 1000 48 25 38 42 35 0 ? 求解線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法例： 7 7運輸規(guī)劃問題消除多余變量：

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