遗传算法（GA）
来自：https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 遗传算法是模仿生物进化机制的随机全局搜索和优化方法。借鉴达尔文进化论和孟德尔的遗传学说。 相关术语： 基因型(genotype)：性状染色体的内部表现 ...
原文：【比较】遗传算法GA和遗传编程GP有什么不同？
遗传算法GA 本质上有一个固定的长度，这意味着所产生的功能有限的复杂性 通常会产生无效状态，因此需要以非破坏性方式处理这些状态 通常依赖于运算符优先级 例如，在我们的例子中，乘法发生在减法之前 ，这可以被看作是一种限制 遗传编程GP 本质上具有可变长度，这意味着它们更加灵活，但往往复杂度增加 很少产生无效状态，通常可以丢弃这些状态 使用显式结构来完全避免运算符的优先级 总结:两者的区别应该是GP是 ...
2020-05-18 00:03 0 550 推荐指数：
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