将一个待求解的问题的实际可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(即个体空间)的过程,就称为编码(将十进制转化为二进制)。 例如:x1=105 à 01101001 x2=83 à 01010011 6、解码(Decoding) 解码是将遗传算法所搜索到的最优个体的染色体转换成待求解问题的实际最优解的过程,即编码的逆过程。 例如:...
如果满足,则将染色体中基因位上的数字1改为0,此时染色体初步修复完毕。如果不满足约束,则先将染色体中基因位的数字1改为0,然后继续取走排在第二位的物品,并再次检验此时的染色体是否满足背包的载重量约束。循环往复。 在第二步已经得到满足背包载重量约束的染色体,但此时背包可能还有剩余空间,因此将此时未装包的物品...
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0-1背包问题描述如下:假设有N个物品,其重量用表示weighti(i=1,2,...,N),价值为valuei,背包的最大载重量为cap,如果物品i被选入背包时,定义变量xi=1,否则xi=0。考虑N个物品的选择与否,背包内物品的总重量为 ,物品的价值总量为 ,如何决定变量的值使背包内物品价值总量为最大。这个问题的数学模型表示如下:...
摘要: 文章针对数学中一类计算非常困难的二次型0-1分配问题,提出遗传算法的求解思想,并根据问题的具体特点对算法进行改进,将复杂的约束条件包含在适应值函数中,构造非线性变化的动态适应值来求解类问题.最后成功地运用于一个分散决策问题实例,与常规遗传算法相比该搜索算法具有明显的优越性.关键词:...
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