之前用matlab写过遗传算法,但从没用c实现过,今天老师布置了人工智能的课设,为了温故下学过的遗传算法,于是有了下面的代码……下面的代码是求y=x*sin(10*pi*x)+2 (-1<=x<=2)的(近似)最大值,但稍作修改即可求其他函数的最值。 View Code ...
以前搞数学建模的时候,研究过 其实也不算是研究,只是大概了解 一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法 PSO ,还有著名的遗传算法 GA ,模拟退火算法 SA ,蚁群算法 ACA 等。当时懂得非常浅,只会copy别人的代码 一般是MATLAB ,改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么。这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本 MATLAB智能算法 个案 ...
2016-12-10 00:02 2 11974 推荐指数:
之前用matlab写过遗传算法,但从没用c实现过,今天老师布置了人工智能的课设,为了温故下学过的遗传算法,于是有了下面的代码……下面的代码是求y=x*sin(10*pi*x)+2 (-1<=x<=2)的(近似)最大值,但稍作修改即可求其他函数的最值。 View Code ...
4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测 ...
上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤。这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择、交叉、变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成 ...
遗传算法基本的操作分为: 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示: 遗传算法实现:遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...
3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。 其基本要素包括:染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...
八皇后问题的遗传算法实现过程详解 1、八皇后问题描述19 世纪著名的数学家Gauss 在1850 年提出八皇后问题后, 该问题成为各类语言程序设计的经典题目。八皇后问题要求在8×8 格的国际象棋上摆放八个皇后,使横、竖、斜方向上都不能有两个及两个以上皇后在同一条直线上, 问题 ...
1、什么是遗传算法? 遗传算法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解集的一个种群开始的,而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体 ...
参考: 知乎:https://www.zhihu.com/question/23293449 MATLAB的实现GitHub地址:https://github.com/yanshengjia/artificial-intelligence/tree/master ...