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 ...
原文：遗传算法优化
.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 ,根据预定的目标函数对每一个个体进行评估,给出一个适应度值,基于此适应度值,选择一些个体用来产生下一代,选择 ...
2019-11-03 19:19 0 1122 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
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 ...
遗传算法学习--多目标优化中的遗传算法
转：https://www.cnblogs.com/lomper/p/3831428.html 在工程运用中，经常是多准则和对目标的进行择优设计。解决含多目标和多约束的优化问题称为：多目标优化问题。经常，这些目标之间都是相互冲突的。如投资中的本金最少，收益最好，风险最小~~ 多目标优化 ...
详解智能优化算法：遗传算法和蚁群算法
摘要：智能优化算法又称现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。本文主要为大家带来遗传算法和蚁群算法的详细解读。 本文分享自华为云社区《智能优化算法（1）——遗传算法》，原文作者：我是一颗大西瓜 。 智能优化算法又称现代启发式算法，是一种具有全局优化 ...
遗传算法详解
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 ...