看来点资料，自己的理解 以二进制编码来说，基因不再是只具有0，1两种状态，而是出于一种量子态，既可能是1也可能是0，所以给出每个基因的0，1两种状态的概率，概率要求总和为1。如果基因代表一个信息（变量，特征），需要根据变…

引言 遗传算法是最优化问题的常用方法，尤其是组合优化，常常可以得到近似最优解。 从物种的进化历史来看，物种的进化正是自我优化的过程。 从种群上来看，进化这一过程中，目标函数正是物种对环境的适应能力，限制条件就是严酷的自然…

function MultiGA() %% 遗传算法求解多目标优化案例 %% 将原多目标函数改写为f1=(x^2+y^2)/4;f2=x(1-y)+10; % 运用线性叠加法，F=a*f1(x)+b*f2(x) &nbs…

问题描述: 103个50维的节点中，选出n个节点进行组合，使其获得较好的适应度值 注意点：首先在原始数据文件（txt）中，将相应的节点进行编号，编成1-103，放在第一列，之后再将编号映射到相应的真实节点上。 需要数据文…

遗传算法初步 维基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA)…

机器人路径规划_遗传算法 原理 遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的…

LinJM  @HQU         谈及遗传算法，我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验。当然，遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明，豌豆实验探讨了分离定律和自由组…

大连海事大学智能科学与技术专业课程设计福利 写法说明 该实验通过调整：生成地图的类型（1.随机边权抽象图。2.满足三角形不等式规则的实际二维平面地图），种群数量，迭代代数，变异概率等相关影响结果的因素，分别对随机生成的地…

基于并行遗传算法的无人驾驶（自动驾驶）避障算法和安全性研究 无人驾驶系统，本质上分为输入（环境感知 标志车辆行人图像识别  车辆定位）  行为决策（导航路径规划 避障等）  输出（车辆控制 …

主函数： int main() {  srand((unsigned)time(NULL));    init();  GA();    system(R…

1参数率定选用的流域 1.1流域概况 竹溪坡流域慨况及暴雨洪水一般特性： 竹溪坡流域位于湖南资水支流伊溪的上游,集水面积686km2，属山区，河长49km,干流坡降2.42‰。流域内有三个雨量站,即竹溪坡、梅城、黄柏界,…

吉吉： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 找到函数f(x)在区间self.x_bounder上的最大值 def f(x): return np.si…