Page 171 - 大数据技术及安全研究

第四章 大数据时代演化算法与进化算法的有关分析

的形状，还是天然晶体的结构，当然也包括生物的进化过程，社会的发展，宇宙
的演变等。人们从自然界中获得了很多灵感。
2. 进化计算
进化计算也是从达尔文的遗传定律中获得的启发，通过仿照生物进化的过程，

设计出来的计算方法。进化计算近年来的发展非常迅速，时常有新的算法出现。
因此笔者无法对下一个具体的定义。进化计算目前还是一个比较抽象的概念，进
化计算主要可以分为以下几种：遗传算法、进化策略、进化规划等。近几年这些
算法都在飞速发展，并且在众多领域都有运用的实例，成为进化计算框架中非常

重要的部分。
（三）进化算法中的遗传算法解决路径优化问题的具体方法
1. 实验方法
确定一系列特定的需要访问的位置，从仓库调用一定数量的车辆来访问这些

位置。那么怎么选择，才是车辆的最优路径，使车辆可以按照一定的顺序来访问
各个位置，不仅能满足特定的约束条件，还能使车辆花费的时间最短，路径最优。
2. 使用改进的遗传算法来计算最优路径
将遗传算法中的编码机制改为自然数编码机制，该机制的优点是非常的直观。

再利用三复本锦标赛的方法来进化解。经过实验证明了改进后的算法能更好地求
解出最优路径。
3. 具体计算步骤
采用的新的编码机制使得编码的过程十分直接，对各种规模的问题都可以应

对。并且要设立特殊位置，作为基因位。而访问特定位置的顺序就是所需要求的
解（要包括不可行解）。每个基因位都有其需要满足的约束条件。如位置地点、
需要到达的时间等。例如，若问题的解路线为：路线 1：0 → 2 → 6 → 5 → 0；
路线 2：0 → 8 → 3 → 7 → 1 → 0。找最优解的时候，先将车辆要经过的位置的

头和尾连接在一起，这样可以将染色体编码成 256173849。这样做的缺点是缺少
路线分界点，但是之后要交叉操作的时候会更加方便。只要在解码最优解的时候，
按照顺序将节点插入到路线中去，就可以解决了。如果有的点时间满足不了，或
是其他约束条件满足不了，就可以新增一条路径从插入点插入。根据进化的思想，

路线最优的时候，就会使访问的总费用和时间降低，因此进化过程中将尽量往原
有的路线中插入位置点。

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