重复步骤:迭代以上步骤,直到达到停止条件。 如下是遗传算法和背包问题之间的关系图: BACKPACKintcapacityItem[]itemsITEMintweightintvalueGAPopulation[]populationsSelection[]selectionsCrossovercrossoverMutationmutationcontainssolves Python示例代码 下面的代码实现了一个简单的遗传算法来解决背包问题。 importrandomclassItem:...
1. function [newfitvalue]=newcalfitvalue(newobjvalue)% 计算新一代的个体的适应值%遗传算法子程序%Name:newcalfitvalue.mnewfitvalue=newobjvalue;% function [newobjvalue]=newcalobjvalue(newpop2,n,popsize,v,w,CW)% %计算新一代的目标函数值% [px,py]=size(newpop2);% for i=1:px% sum(i)...
遗传算法是一种常见的解决方案。 基本原理是: 模拟生物基因遗传的做法,通过编码组成初始群体后,遗传操作的任务就是对群体的个体按照它们对环境适应度(适应度评估)施加一定的操作,从而实现优胜劣汰的过程。通过一代一代的优化,逼近最优化的解(局部最优化解)。 具体算法若干概念如下: 遗传操作包含三个算子(基本的三个...
0-1背包问题 简略的计算一下0-1背包问题,就是一个人有一个最多能装N公斤东西的包裹,然后有M个货物,每个货物都有不同的重量Mi和价值Wi,求怎样组合能在不超重的情况下,货物的价值最高。 例如包裹最多能装10Kg的东西,一共有5个货物其重量和价值分别为 算法基本步骤 (1)基因编码 针对0-1背包问题,编码很简单...
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人工智能之遗传算法求解 背包问题 Python 遗传算法解决背包问题,遗传算法基本思想:1) 一个种群有多个个体,每个个体有染色体和对应的基因为了繁殖进行:2) 选择:在残酷的世界中,适者生存,优胜