遗传算法 1、基本思想 2、算法原理 3、代码实现 4、结果截图 5、总结 1·基本思想 吸取两个算法的优点，优缺互补，克服两个算法的缺点，利用了遗传算法的快速时间效率，优于蚂蚁算法的时间效率。并且求解精度效率优于遗传算法。这样就提高了两个算法结合的算法时间效率和求解精度 ...

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 1 遗传算法 1.1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 ...

　　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 ...

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 ...

遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形 中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非 常有趣的比喻，觉得由此 ...

提纲： 一、遗传算法概述 　　1.1 群体 　　1.2 基因型和表现型　　 　　1.3 突变 　　1.4 选择 　　1.5 遗传 二、智能鸟群的实现 　　2.1 小鸟的基因型和表现型 　　2.2 小鸟的基因如何影响小鸟的飞行路线 　　2.3 小鸟的适应性 　　2.4 选择 ...

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 ...

今天了解了蚁群算法，它的参数有点点复杂（太多了），主要就是信息素浓的控制。 推荐：智能算法---蚁群算法 - taoliu_alex - 博客园 https://www.cnblogs.com/tao-alex/p/6094483.html 在ACA的基础上进行优化，提出了 蚂蚁-Q系统 ...