本文详细代码见我的github仓库 AI_ML_DataAnalysis_DataVisualization_Classic-Examples icon_genetic.py # -*- coding: utf-8 -*…

这十几年来最优化理论有了飞速发展，模拟退火法、神经网络、遗传算法这三类算法发展很快。 在数学建模竞赛中：比如97年A题的模拟退火算法,00年B题的神经网络分类算法，01年B题这种难题也可 以使用神经网络，还有美国竞赛89…

遗传算法 生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 遗传算法的概念最早是由Bagley J.D…

遗传算法中实数编码的经典文章 实数编码遗传算法的评述 遗传算法中各种选择算子的选择压力 演化算法中各种选择算子的选择压力比较_林广明 遗传算法基本思想 1、首先实现从性状到基因的映射，即编码工作，然后从代表问题可能潜在解…

问题描述 计算函数 ∑ni=0x2i (−20≤xi≤20) 的最小值，其中n=10. 问题分析 利用实数编码，10个数对应染色体上10个基因，适应度即为每条染色体的基因平方和。对染色体升序排列，适应度最低的染色体作为纯…

ga 用遗传算法寻找函数的最优解 语法规则 x = ga(fitnessfcn,nvars) x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b) x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,be…

程序中的交叉变异算子是针对染色体来说的，而mutation算子是针对染色体上面的基因序列来说的。         // Genetic.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 /…

1. TSP问题概述 TSP问题即旅行商问题，是数学领域的著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要使求得的…

chromosome.h #define MAX_BITS_PER_GENE 8 typedef struct chromo_tag { unsigned int bits_per_gene; unsigned int …

车辆路径问题 车辆路线问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得…

# coding=utf-8 ''' 贪心算法：局部最优解。 动态规划算法：多目标、多阶段优化。 穷举算法：万能，受问题规模限制。 遗传算法：只是比漫无目的的穷举搜索算法聪明一点点，通过较小的计算量获得较大的收益。 只要…

在这里我之前已经写过了一个遗传算法的模型，核心部分直接用上就好。 遗传算法入门&python实现 我们关心的是神经网络的参数如何转化成个体的基因信息。 我之前尝试的是直接将权重和偏执以实数矩阵的形式作为基因信息来…