[PHP] 遗传算法求函数最大值一般实现
参考： 知乎：https://www.zhihu.com/question/23293449 MATLAB的实现GitHub地址：https://github.co ...
原文：遗传算法_解决无约束目标函数的最大值问题
遗传算法基本原理 借鉴物种进化的思想，将欲求解问题编码，把可行解转化为字符串形式。初始化随机产生一个种群，用合理的评价函数对种群进行评估，在此基础上进行选择 交叉 变异的操作。选择算子根据父代中个体适值大小进行选择或淘汰，保证了算法的最优搜索方向。 交叉算子模拟基因重组及随机信息交换，产生更好的 个体，使其在可行域中有效搜索。 变异算子模拟基因突变，保证了算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优。 遗 ...
2019-08-04 23:46 0 492 推荐指数：
相关推荐
遗传算法求解最大值(含matlab代码)
新手，有什么不足的或者不准确的，大家希望能热心指出，一起讨论交流 问题描述 求解函数f(x) = x * sin(10pi * x) + 2 在区间[-1,2]上的最大值，要求精度10^-6. 代码部分 具体的理论部分不进行过多的解释，网上有很多详细的帖子。直接上代码，一共 ...
python实现遗传算法求函数最大值（人工智能作业）
题目： 用遗传算法求函数f(a,b)=2a x sin(8PI x b) + b x cos(13PI x a)最大值，a:[-3,7]，b:[-4:10] 实现步骤： 初始化种群 计算种群中每个个体的适应值 淘汰部分个体（这里是求最大值，f值存在正值，所以淘汰所有负值 ...
05-无约束优化算法
05-无约束优化算法 目录 一、无约束最小化问题 二、下降法 三、梯度下降法 四、最速下降法 五、牛顿法 六、牛顿法收敛性分析 凸优化从入门到放弃完整教程地址：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p ...
遗传算法（GA）解决函数优化和TSP问题
摘要 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。 本文在遗传算法的模式理论的基础上，用Matlab程序实现了遗传算法，实现了5个二维单目标函数优化和解决了20个城市 ...
遗传算法-目标函数与适应度函数变换
基本概念 最优化问题可分为两类，一类是求最大值，一类是求最小值，这里的最大最小指的是目标函数，当然通常也把目标函数叫适应度； 而遗传算法本身是求最大值的，因为优胜劣汰，得到的是适应度最大的个体； 如果想求最小值，就需要做适应度函数变换； 如果目标函数之间差别很小，个体被选择的概率也就相差 ...
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 ...
遗传算法解决排序问题
遗传算法最重要的几个步骤 1.编码。 一般可采用二进制编码。本题使用和tsp相同的符号编码（可使用一个数组保存） 2.选择。根据个体的评分进行选择，涉及到累计概率。 3.交叉。通过互换基因，从而产生新的个体。 4.变异。产生新的个体。 最开始没有精英策略 ...