题目 猫和老鼠:https://leetcode-cn.com/problems/cat-and-mouse/submissions/ 极大极小值,有深度搜索的感觉在。 每次新赋值都是要考虑当前状态是极大值还是极小值,然后根据这个状态再向上更新值。 这道题,维护两个数组,一个是当前节点 ...
思想 遗传算法的根本思想就是达尔文的适者生存法则。 使用二进制编码 也就是基因 ,对要进行优化的问题的某个属性进行编码。对于更适应环境的个体它有更大的概率 选择 能够将自己的基因遗传给下一代 交叉 。 同时遗传算法还允许个体的基因有一定的概率发生突变 突变 ,这样可以丰富基因库,使得可以跳出局部最优,找到全局最优。 步骤 以找二元函数 f x,y 最大值为例。 确定群体数量n,并随机生成n个个体, ...
2021-10-01 18:31 0 193 推荐指数:
题目 猫和老鼠:https://leetcode-cn.com/problems/cat-and-mouse/submissions/ 极大极小值,有深度搜索的感觉在。 每次新赋值都是要考虑当前状态是极大值还是极小值,然后根据这个状态再向上更新值。 这道题,维护两个数组,一个是当前节点 ...
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新手,有什么不足的或者不准确的,大家希望能热心指出,一起讨论交流 问题描述 求解函数f(x) = x * sin(10pi * x) + 2 在区间[-1,2]上的最大值,要求精度10^-6. 代码部分 具体的理论部分不进行过多的解释,网上有很多详细的帖子。直接上代码,一共 ...
遗传算法简介: 模拟生物学中的基因遗传变异来达到缓慢迭代至最优解的方法 遗传算法流程图: 步骤1:确定函数的自变量区间。 确定可行解范围,如果在遗传算法的过程中出现了数据跳出可行域的情况下需要通过映射来将其拉回可行域内。 步骤2:产生初代种群 ...
遗传算法求解TSP源码及解析 1.算法效果 图 1‑1算法效果1 图 1‑2算法效果2 2.原理说明 TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径 ...
要想使用遗传算法,首要任务是定义DNA编码。 传统的 GA 中, DNA 我们能用一串二进制来表示, 比如: 这里,我们仍然使用二进制编码,但是如何与我们的问题对应起来呢? 我们知道二进制很容易转十进制,再区间压缩以下,这样一个DNA和一个解一一映射 ...
一、简介 遗传算法是基于达尔文的生物进化论,是人工智能算法的的重要分支,主要用于解决一类求最优解问题。如旅行商(TSP)问题。 遗传算法是将状态当成染色体,状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数,计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传 ...
1、遗传算法 前一篇遗传算法的基本内容在之前的博客已经应用过了 之前遗传算法解决的是函数优化问题,即求解最大值或最小值问题; 此次要解决的是组合优化问题中的TSP问题,即旅行商问题。 这边先介绍一下TSP问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem ...