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 ...
代码已经发布到了github:https: github.com roadwide AI Homework 如果帮到你了,希望给个star鼓励一下 遗传算法 . 算法介绍 遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效 并行 全局搜索的方法,它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应的控制搜索过程以求得最 ...
2020-05-14 17:50 2 1915 推荐指数:
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 ...
1.理论基础 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域中的一种生物启发式方法,属于群体智能优化算法的一种,常见的群体智能优化算法主要有如下几类: (1)蚁群算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)[1992年提出 ...
https://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/38015187 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。 PSO和GA的相同点 ...
一、蚁群算法 1.基本原理 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种基于种群寻优的启发式搜索算法,有意大利学者M.Dorigo等人于1991年首先提出。该算法受到自然界真实蚁群集体在觅食过程中行为的启发,利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间 ...
1实验环境 实验环境:CPU i5-2450M@2.50GHz,内存6G,windows7 64位操作系统 实现语言:java (JDK1.8) 实验数据:TSPLIB,TSP采样实例库中的att48数据源 数据地址:http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de ...
遗传算法解决TSP问题 遗传算法 遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题,它需要对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适应度值来选择染色体,使适应性好的染色体有更多的繁殖机会,在遗传算法中,通过随机方式产生若干个所求解问题 ...
本文不对PSO多做解释,代码主打通俗,只是最普通的PSO。 因为作业没有要求保存每一代的position and speed并且没有要求做自适应的动态惯性因子,所以一切从简。 作业要求: 粒子数:100 迭代次数:100 // solving的参数 x1 x2 ...
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 ...