原文:遺傳算法學習(解決尋路問題)

算法描述: 檢查每個基因解決問題的能力,並量化此能力值 選出當前記憶庫中的基因作為父代。選擇原則是:解決能力越強的別選到的概率越大。 將選出的兩者根據雜交率進行雜交,生成子代 根據變異率對子代進行變異 重復 ,直到新的世代產生完畢 現在要使用這個算法來解決下列尋路問題: 有一個如圖所示的隨機生成的迷宮,在里面確定一個起點和一個重點,找到一條重起點到重點的通路。 類似的問題解決方法很多不再贅述,此處 ...

2015-02-27 18:22 0 3263 推薦指數:

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遺傳算法解決問題——Python描述

概要 我的上一篇寫遺傳算法解決排序問題,當中思想借鑒了遺傳算法解決TSP問題,本質上可以認為這是一類問題,就是這樣認為:尋找到一個序列X,使F(X)最大。 詳解介紹 排序問題:尋找一個序列,使得這個序列的逆序對的倒數最大。 TSP問題:尋找一個序列,使得這個序列的總路徑長的倒數最大 ...

Sat Nov 03 20:25:00 CST 2018 0 1817
遺傳算法學習--多目標優化中的遺傳算法

轉:https://www.cnblogs.com/lomper/p/3831428.html 在工程運用中,經常是多准則和對目標的進行擇優設計。解決含多目標和多約束的優化問題稱為:多目標優化問題。經常,這些目標之間都是相互沖突的。如投資中的本金最少,收益最好,風險最小~~ 多目標優化 ...

Thu Nov 09 07:03:00 CST 2017 0 7739
遺傳算法學習筆記(一):常用的選擇策略

簡述   遺傳算法(GA)是一種模擬生物進化自然選擇過程的非確定性搜索方法,源於達爾文的進化論和孟德爾的遺傳定律,由美國 Michigan 大學的 Holland教授在 20 世紀 70 年代首先提出。生物理論指出, 生物個體的各種生命表征是由許多基因共同決定的。同一種群的不同生物個體通常擁有 ...

Tue Mar 29 23:16:00 CST 2016 0 22604
人工智能結課作業-遺傳算法/粒子群優/蟻群算法解決TSP問題

代碼已經發布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework 如果幫到你了,希望給個star鼓勵一下 1 遺傳算法 1.1算法介紹 遺傳算法是模仿自然界生物進化機制發展起來的隨機全局搜索和優化方法,它借鑒了達爾文的進化論和孟德爾的遺傳 ...

Fri May 15 01:50:00 CST 2020 2 1915
遺傳算法(GA)解決TSP問題

              遺傳算法解決TSP問題 遺傳算法 遺傳算法的基本原理是通過作用於染色體上的基因尋找好的染色體來求解問題,它需要對算法所產生的每個染色體進行評價,並基於適應度值來選擇染色體,使適應性好的染色體有更多的繁殖機會,在遺傳算法中,通過隨機方式產生若干個所求解問題 ...

Wed Nov 20 02:12:00 CST 2019 0 564
遺傳算法解決排序問題

遺傳算法最重要的幾個步驟  1.編碼。   一般可采用二進制編碼。本題使用和tsp相同的符號編碼(可使用一個數組保存)  2.選擇。根據個體的評分進行選擇,涉及到累計概率。  3.交叉。通過互換基因,從而產生新的個體。  4.變異。產生新的個體。 最開始沒有精英策略 ...

Mon Oct 29 03:37:00 CST 2018 0 1005
遺傳算法解決TSP問題

1實驗環境 實驗環境:CPU i5-2450M@2.50GHz,內存6G,windows7 64位操作系統 實現語言:java (JDK1.8) 實驗數據:TSPLIB,TSP采樣實例庫中的at ...

Thu Jun 29 06:55:00 CST 2017 0 14196
 
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