首先给模式下定义:模式是一些相似的模块,它描述了在某些位置上具有相似结构特征的个体编码串的一个子集。以二进制为例,个体是由二值字符集V={0,1}构成,而模式却是以三值字符集V={0,1,*}构成。
【模式定理】:遗传算法中,在选择、交叉和变异算子的作用下,具有低阶
、短的定义长度
,并且平均适应值高于群体平均适应值
的模式将按指数级增长
。
蓝色字代表该模式所必须具备的条件,红色字代表具备该条件时模式将会有的效果。
【结论公式】
【说明】
低阶
:
要小
短定义
:
要小
平均适应值高于群体平均适应值
:要大
:假设在进化过程中的第t代是时,当前群集P(t)中能与模式H匹配的个体数。
【推导】
【1平均适应值高于群体平均适应值(
选择子的作用)
】
【说明】
:与模式H所匹配的各个个体Ai能平均复制M*F(Ai)/F(t)个个体到下一代群体中的数量。
:与模式H匹配的各个个体Ai
:群体中适应度的总和
:将适应度均值化
:第t代群体中模式
H
所隐含
个体的平均适应度
:第t代群体
的平均适应度
:模式平均适应值
与 群体平均适应值
之比
设模式H的平均适应度总是高出群体适应度的C倍,则
然后:
由上式可知:
l
若C>0,则m(H,t)呈指数级增长;
l
若C<0,则m(H,t)呈指数级减少。
【2低阶(
交叉算子的作用)
】
交叉操作有可能破坏模式,也可能不破坏,所以有模式的生存率Ps,再考虑交叉操作本身是以交叉率Pc发生的,所以模式H的生存概率下界
为:
这样,经过选择算子和交叉算子作用之后,模式H的样本数满足下式:
定义距
越小,则m(H,t)越容易呈指数级增长;
定义距
越大,则m(H,t)越不容易呈指数级增长
【2短定义(
变异算子的作用)
】
若某一模式被破坏,则必然是模式描述形式中通配*之处的某一基因值发生了变化,其发生概率是:
当
时,有
由此可见,在变异算子作用下,模式H的生存概率大约是:
l
o(H)越小,模式H越易于生存
l
o(H)越大,模式H越易于破坏
综合上式就得出
【模式定理】:遗传算法中,在选择、交叉和变异算子的作用下,具有低阶
、短的定义长度
,并且平均适应值高于群体平均适应值
的模式将按指数级增长
。
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