遗传算法是一种模拟自然选择过程的搜索算法,它在人工智能中用于优化问题,如神经网络的权重调整。 【详解】 本题考查人工智能。 一、遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它起源于20世纪60年代,由美国计算机科学家John H. Holland...
遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome...
遗传算法(Genetic Algorithm,简称 GA)是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索方法。它起源于 20 世纪 60 年代,由美国计算机科学家John H. Holland 提出。遗传算法是通过模拟自然界生物进化过程中的达尔文自然选择和遗传遗传规律,对问题的解进行迭代更新,从而搜索最优解或近似最优解的一种算法。 遗传算法的基本思想...
遗传算法是一种基于“适者生存、优胜劣汰”的高度并行、随机搜索、自适应的优化算法，问题的求解过程被模拟为“染色体”适者生存的过程，通过“染色体”复制、交叉、变异等遗传操作，群体一代一代进化，收敛到“最适应环境”的个体，即求得问题的最优解或者较满意解。基本遗传算法包括有三种遗传算子：选择算子，杂交...
百度试题 结果1 题目请解释什么是遗传算法?相关知识点: 试题来源: 解析 答案:遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法,用于解决优化问题。它通过模拟生物进化过程中的遗传、突变、选择和交叉来迭代地改进解决方案。反馈 收藏
百度试题 结果1 题目请简述什么是遗传算法。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法,用于解决优化问题。它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等过程,不断 反馈 收藏
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟生物进化过程的计算模型,利用自然选择和基因重组等机制实现对复杂问题进行搜索优化。 1.遗传算法是什么 遗传算法是一种启发式搜索算法,其基本思想是通过模拟自然界遗传和进化的机制来创建一组人工个体进行优化求解。在遗传算法中,每个个体都代表了一个潜在的解,并且每个个体都...
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。 GA思想源于自然界“自然选择”和“优胜劣汰”的进化规律,通过模拟生物进化中的自然选择和交配变异寻找问题的全局最优解。它最早由美国密歇根大学教授John H. Holland提出,现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中...
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法,常用于解决复杂的优化和搜索问题。它通过模拟生物进化过程,包括选择、交叉和变异,逐步优化问题的解。选择是指从当前种群中挑选出适应度高的个体,交叉是指将两个个体的部分基因组合生成新个体,变异是指随机改变个体的一