遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法。它与传统算法不同，不依赖梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解。   例子：兔子的遗传进化  &n…

遗传算法 1、遗传算法是非常好的非线性搜索算法，是一种全局寻优的近似方法   2、遗传算法的步骤： 1）将问题的解写成编码的形式，随机产生第一代种群。 2）选择：选择一些染色体来产生下一代。根据适应度F(i)以…

Word害我重写=_=顺便重新整理下思路 背景：写论文时用到遗传算法，花了近一周时间，还算理解了算法以及能够进行基础的编程实现（保持谦虚）。 说明：具体的实现没敢细讲，主要是原理的方法上的介绍（讲解都算不上）。 先说说算…

  最近学习遗传算法 遗传算法的实现有6个主要因素：参数的编码、初始种群的设定、适应度函数的设计、遗传操作、算法控制参数的设定、约束条件的处理。 基因gene 染色体 chromosome 群体populati…

原出处：http://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 一、遗传算法的应用 函数优化（遗传算法的经典应用领域）；组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背…

一、引言 　　在上一篇中我们详细介绍了什么是遗传算法，但是光说不练是不行的，因此，在这一篇中，我们将举一个例子，并且利用遗传算法来解决我们的例子。 二、问题 　　已知：$f(x) = x + 10sin5x + 7cos…

  基于遗传算法的TSP问题求解(C)   　　TSP问题： 　　TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”， 一个商人由于业务的需要，要到n个城市，每个城…

GA——遗传算法 同模拟退火算法一样，都是现代优化算法之一。模拟退火是在一定接受程度的情况下仍然接受一个比较差的解。 遗传算法，是真真正正的和大自然的遗传进化有着非常紧密的联系的，当然遗传进化的只是在生物学中已经讲过了，…

引自：http://www.cnhup.com/index.php/archives/elitist-preservation-in-genetic-algorithm/   遗传算法(Genetic Algo…

简述 　　遗传算法(GA)是一种模拟生物进化自然选择过程的非确定性搜索方法，源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传定律，由美国 Michigan 大学的 Holland教授在 20 世纪 70 年代首先提出。生物理论指出， 生…

无所事事，就想找个题目练一下遗传算法。然后想到可以用遗传算法找遍历给定城市的最短路径。从网上搜了一些中国的城市，各城市之间的距离取它们之间的直线距离，每个城市一个编号，然后每个所有编号构成的排列就是一个解，每个解会得到一…

ObjFunction.py 1 import math 2 3 4 def GrieFunc(vardim, x, bound): 5 """ 6 Griewangk function 7 """ 8 s1 = 0. …

1. 遗传算子简介  1 选择算子  把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率 复制到新的群体中，遗传算法中最 常用的选择方式是轮盘赌选择方式。轮盘赌选择步骤如下：  （1）求群体中所有个体…

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…

N皇后问题描述 　　N皇后问题是一个经典的问题，在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，每行一个并使其不能互相攻击（同一行、同一列、同一斜线上的皇后都会自动攻击）。   遗传算法  　　遗传算法是局部束搜索…