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 ...

代码已经发布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果帮到你了，希望给个star鼓励一下 1 遗传算法 1.1算法介绍 遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传 ...

要使用这个算法来解决下列寻路问题： 有一个如图所示的随机生成的迷宫，在里面确定一个起点和一个重点，找到一条 ...

概要 我的上一篇写遗传算法解决排序问题，当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题，本质上可以认为这是一类问题，就是这样认为：寻找到一个序列X，使F（X）最大。 详解介绍 排序问题：寻找一个序列，使得这个序列的逆序对的倒数最大。 TSP问题：寻找一个序列，使得这个序列的总路径长的倒数最大 ...

1 基本概念 　　遗传算法(GA)的概念是由Holland于1973年受生物进化论的启发而首次提出的。它是一种通过模拟生物界自然选择和遗传机制的随机搜索算法。 　　遗传算法基本思想是模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空间映射为遗传空间，把可能的解编码成一个向量——染色体，向量的每个元素 ...

作者：sjyan 链接：https://www.zhihu.com/question/23293449/answer/120220974 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 大三的时候上了一门人工智能，其中有一次作业就用到了遗传算法 ，问题是 ...

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因 ...

：两个染色体生成一个新的染色体，新染色体上的基因由轮盘赌算法完成。在每完成一次进化后，都要计算每一条染色 ...