本文转自遗传算法(GA)详解_遗传算法详解_生信小兔的博客-CSDN博客,侵删! 遗传算法主要作用是求解最优解,例如求函数极值,或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等,其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从 GA 算法的原理,结构与两个实践应用进行比较详细的讲解(受篇幅限制,本文先对第一个实践进行详细讲解)...
由于知乎不支持markdown格式,所以有公式的地方都使用了截图,若影响阅读效果,可移步我的Blog:风雪夜归子 - CSDN博客,文章会同步更新!源码可以去我的Githubfork! 进化算法 进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”。进化算法产生的灵感借鉴了大自然中生...
算法讲解 一、定义 ChatGPT给出的解释:遗传算法是一种启发式优化算法,利用生物进化中的“选择、交叉和变异”操作,通过不断的迭代来寻找最优解。该算法由Holland在60年代发明,通过模拟自然选择的过程,将解搜索空间中的“个体”进行随机化、交叉和变异,以产生新的解,并筛选出适应度高的解作为“种群”,直至找到最优...
https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 https://www.jianshu.com/p/c82f09adee8f https://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模...
对于基本的遗传算法还有多种优化方法,例如:精英主义,即将每一代中的最优解原封不动的复制到下一代中,这保证了最优解可以存活到整个算法结束。 三、例子 寻找多峰函数的最大值这个问题为例: 将(x, y)这一可能的解作为一个个体;将多峰函数的函数值f(x, y)作为个体的适应度;对(x, y)进行编码作为个体的...
遗传算法(Genetic algorithm)遵循适者生存、优胜劣汰的法则,即寻优过程中保留有用的,去除无用的。在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法,即找出一个最优解。 遗传算法有4个参数需要提前设定,一般在以下范围内进行设置: ...
基因交叉,或者基因重组,就是把两个父体部分结构加以替换,生成新的个体的操作,习惯上对实数编码的操作叫做重组(Recombination),对二进制编码的操作称为交叉(crossover)。 比较常用的一些算法介绍如下: 1.重组算法(Recombination) 实值重组产生子个体一般是用下边这个算法: ...
基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法,Simple Genetic Algorithm,简称SGA)是一种群体型操作,该操作以群体中的所有个体为对象,只使用基本遗传算子(Genetic Operator):选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator),其遗传进化操作过程简单,容易理解,是其它一些遗传算法的...
遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法,从刚开始接触,到后来具体去研究,再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛,整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解,在此基础上,便去学习和研究了粒子群算法,人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间,总结下我对于遗传算法的理解,主要还是些基本的知识...