遗传算法,其本质上是一种进化算法,相比其他的算法应用范围比较广泛,特别是对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其他的优化方法较难求解,而遗传算法可以方便的得到较好的结果。不过正如我在PSO粒子群算法的文章中说道,每种算法的应用场景往往和所应用的问题相关,对于特定的问题,某一种优化算法可能展现出其他...
此时,启发式算法就可以派上用场,而且针对多目标问题,遗传算法NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)就可以很好的解决这个问题。 那么我们如何编程解决这个问题呢? 1. 首先我们引入包pymoo 2. 定义目标函数 3. 定义遗传算法NSGA-II 参数 4. 解决并输出结果 1. Pip install pymoo 2. 定义目标函数 ...
#python3 #--- # Author: little shark # Date: 2022/4/13 """ 遗传算法求一元二次方程 """ import random from matplotlib import pyplot as plt from time import sleep import re def getRange(x,y): """ x: x^2的系数 y: x的系数 返回可视化的取值范围[-50, 50] """ targets = [] sc...
五、Python代码实现:遗传算法解决多目标优化问题 1.应用场景 场景描述: 假设我们需要优化一个机器学习模型的参数,以达到高准确度和低资源消耗(例如计算时间)的目标。这是一个典型的多目标优化问题,我们需要在准确度和资源消耗之间找到最佳平衡。 问题定义: 目标1:最大化模型的准确度。 目标2:最小化模型的资源消耗(...
本文深入探讨了多目标优化技术及其在机器学习和深度学习中的应用,特别聚焦于遗传算法的原理和实践应用。我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手,进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现,以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化 一、引言 ...
解决方案。在结构优化中,GA能够处理非线性、多模态、多约束的问题,展现 出强大的搜索能力。 1.2.1示例:使用遗传算法优化桥梁设计 假设我们有一个桥梁设计问题,目标是最小化成本和重量,同时确保结构 的安全性。我们可以定义以下参数:-桥梁的材料类型-桥梁的跨度-桥梁的厚 度-桥梁的支撑点位置 使用Python的deap库,我...
适用范围广:能够处理复杂的非线性优化问题,适用于高维和离散的超参数空间。 缺点: 计算成本高:每一代都需要对大量个体进行评估,计算成本较高。 参数设置复杂:遗传算法本身也有多个参数需要调优,如种群大小、交叉概率和变异概率等。 5.3 实践示例 以下是一个使用 Python 和 DEAP 库进行遗传算法超参数调优的示例代码:...
适用范围广:能够处理复杂的非线性优化问题,适用于高维和离散的超参数空间。 缺点: 计算成本高:每一代都需要对大量个体进行评估,计算成本较高。 参数设置复杂:遗传算法本身也有多个参数需要调优,如种群大小、交叉概率和变异概率等。 5.3 实践示例 以下是一个使用 Python 和 DEAP 库进行遗传算法超参数调优的示例代码:...
多目标遗传算法NSGA-Ⅱ与其Python实现多目标投资组合优化问题.docx,拥挤?较算? 多?标遗传算法NSGA- Ⅱ与其Python实现多?标投资组合优化问题 对于单?标优化问题,?般的遗传算法可以较为简单的得到较好的结果。但是,当问题扩展到多?标时,原先的遗传算法便不再适?了。因为?
简介:机器学习中的超参数调优是提升模型性能的关键步骤,包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和遗传算法等方法。网格搜索通过穷举所有可能的超参数组合找到最优,但计算成本高;随机搜索则在预设范围内随机采样,降低计算成本;贝叶斯优化使用代理模型智能选择超参数,效率高且适应性强;遗传算法模拟生物进化,全局搜索能力强。此外...