遗传算法优化
1.遗传算法简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解 ...
原文：一个关于遗传算法优化的简单例子
在课程上学了一些关于遗传算法的思想的，想用这个思想来写一个简单的小例子。 先来说遗传算法的思想：遗传算法是模拟生物的遗传 变异 选择 进化来对问题的解进行优化，可以理解为将一组初始解看成是 基因 ，在求解的开始设置一个过滤器，对 基因 进行筛选，通过如果目前生成的 基因 暂不满足上述条件，那么 基因 就要开始 变异 ，在迭代过程中通过产生的随机数，对 基因 进行更改，达到 变异 的目的，也就是 遗 ...
2019-04-20 14:40 0 1537 推荐指数：
相关推荐
遗传算法之函数优化
一、遗传算法简介： 遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法，通过借助遗传学的原理，经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体（适者生存）。遗传算法从20世纪七八十年代的诞生到现在主要集中的适用范围为：NP问题（指存在多项式 ...
简单遗传算法代码
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）求群体中所有个体的适应值总和S； （2）产生一个0到S之间 ...
Platt SMO 和遗传算法优化 SVM
机器学习算法实践：Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题，其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取，具体的实现参考《机器学习算法实践-SVM中的SMO算法》。(http://pytlab.github.io/2017 ...
遗传算法解决函数优化
术语说明 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法，所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识，下面是我们将会用来的一些术语说明： 一、染色体(Chronmosome) 染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体 ...
详解用python实现简单的遗传算法
详解用python实现简单的遗传算法 今天整理之前写的代码，发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法，感觉还是挺有意思的，就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法，通过模拟基因的优胜劣汰，进行计算（具体的算法思路什么的就不赘述 ...
简单遗传算法-python实现
ObjFunction.py GAIndividual.py GeneticAlgorithm.py 运行程序： ...
遗传算法学习--多目标优化中的遗传算法
Solution） 使用遗传算法进行求解Pareto最优解： 权重系数变换 ...