遗传算法基本思想： 1) 一个种群有多个个体，每个个体有染色体和对应的基因 为了繁殖进行： 2) 选择：在残酷的世界中，适者生存，优胜略汰。 3) 重组：染色体交叉，基因重组 4) 突变：染色体上的基因小概率的突变 （一般给小数点后两位 ...

...

0-1背包 和 部分背包 关于背包问题，其实可以分为两种类型：0-1背包问题（动态规划） 和 部分背包问题（贪心算法）。 0-1背包问题：每件物品或被带走，或被留下，（需要做出0-1选择）。小偷不能只带走某个物品的一部分或带走两次以上同一个物品。 在选择是否要把一个物品加到背包中 ...

此算法收敛速度还可以，基本在1万代之内就能找到解 主程序 clear; clc; %% %八皇后问题，8X8的棋盘上，放置8个皇后，使之两两都不能攻击 %初始的状态，随机在棋盘上放置8个皇后，每列放一个 n = 8; %8皇后 %% %用遗传算法计算 %先随机获得几个 ...

浅谈遗传算法：https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.html Description \(小m\)在踏上寻找\(小o\)的路程之后不小心碰到了大魔王\(fater\)。 大魔王看了看\(小m\)的命运，心生怜悯，便给\(小m\)和自己做一个交换的机会 ...

一、简介 遗传算法是基于达尔文的生物进化论，是人工智能算法的的重要分支，主要用于解决一类求最优解问题。如旅行商（TSP）问题。 遗传算法是将状态当成染色体，状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数，计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传 ...

1、遗传算法 前一篇遗传算法的基本内容在之前的博客已经应用过了 之前遗传算法解决的是函数优化问题，即求解最大值或最小值问题； 此次要解决的是组合优化问题中的TSP问题，即旅行商问题。 这边先介绍一下TSP问题 TSP问题（Traveling Salesman Problem ...

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 ...