原文: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 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 指存在多项式算法能够解决的非决定性问题 非线性 多峰函数优化和多目标优化问题等等。同时在机器学习 模式识别和神经网络及社会科学中的应 ...

2019-11-03 22:53 0 585 推荐指数:

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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 ...

Mon Dec 23 08:26:00 CST 2013 0 5423
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 ...

Mon Nov 04 03:19:00 CST 2019 0 1122
遗传算法MATLAB实现(3):多元函数优化举例

多峰的Shubert为:    求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值。 MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i ...

Wed Aug 01 22:51:00 CST 2018 0 3126
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 ...

Tue Jan 19 22:18:00 CST 2021 0 934
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 ...

Tue Oct 24 01:40:00 CST 2017 0 1124
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 ...

Sat Apr 20 22:40:00 CST 2019 0 1537
遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

遗传算法基本的操作分为: 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示: 遗传算法实现:遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...

Sun Jul 12 06:09:00 CST 2015 0 5255
MATLAB神经网络(3) 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。 其基本要素包括:染色体编码方法、适应度函数遗传操作和运行参数。 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...

Wed Feb 19 02:10:00 CST 2020 0 9123
 
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