之前用matlab寫過遺傳算法,但從沒用c實現過,今天老師布置了人工智能的課設,為了溫故下學過的遺傳算法,於是有了下面的代碼……下面的代碼是求y=x*sin(10*pi*x)+2 (-1<=x<=2)的(近似)最大值,但稍作修改即可求其他函數的最值。 View Code ...
以前搞數學建模的時候,研究過 其實也不算是研究,只是大概了解 一些人工智能算法,比如前面已經說過的粒子群算法 PSO ,還有著名的遺傳算法 GA ,模擬退火算法 SA ,蟻群算法 ACA 等。當時懂得非常淺,只會copy別人的代碼 一般是MATLAB ,改一改值和參數,東拼西湊就拿過來用了,根本沒有搞懂的其內在的原理到底是什么。這一段時間,我又重新翻了一下當時買的那本 MATLAB智能算法 個案 ...
2016-12-10 00:02 2 11974 推薦指數:
之前用matlab寫過遺傳算法,但從沒用c實現過,今天老師布置了人工智能的課設,為了溫故下學過的遺傳算法,於是有了下面的代碼……下面的代碼是求y=x*sin(10*pi*x)+2 (-1<=x<=2)的(近似)最大值,但稍作修改即可求其他函數的最值。 View Code ...
4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神經網絡訓練擬合根據尋優函數的特點構建合適的BP神經網絡,用非線性函數的輸入輸出數據訓練BP神經網絡,訓練后的BP神經網絡就可以預測函數輸出。遺傳算法極值尋優把訓練后的 BP 神經網絡預測 ...
上一次我們使用遺傳算法求解了一個較為復雜的多元非線性函數的極值問題,也基本了解了遺傳算法的實現基本步驟。這一次,我再以經典的TSP問題為例,更加深入地說明遺傳算法中選擇、交叉、變異等核心步驟的實現。而且這一次解決的是離散型問題,上一次解決的是連續型問題,剛好形成 ...
遺傳算法基本的操作分為: 1.選擇操作 2.交叉操作 3.變異操作 遺傳算法的基本要素包括染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 遺傳算法優化BP神經網絡算法流程如圖3-4所示: 遺傳算法實現:遺傳算法優化BP神經網絡的要素包括種群初始化、適應度函數、選擇操作、交叉 ...
3.1 案例背景 遺傳算法(Genetic Algorithms)是一種模擬自然界遺傳機制和生物進化論而形成的一種並行隨機搜索最優化方法。 其基本要素包括:染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 非線性函數:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...
八皇后問題的遺傳算法實現過程詳解 1、八皇后問題描述19 世紀著名的數學家Gauss 在1850 年提出八皇后問題后, 該問題成為各類語言程序設計的經典題目。八皇后問題要求在8×8 格的國際象棋上擺放八個皇后,使橫、豎、斜方向上都不能有兩個及兩個以上皇后在同一條直線上, 問題 ...
1、什么是遺傳算法? 遺傳算法是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群開始的,而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有特征的實體。染色體 ...
參考: 知乎:https://www.zhihu.com/question/23293449 MATLAB的實現GitHub地址:https://github.com/yanshengjia/artificial-intelligence/tree/master ...