原文:理解遺傳算法循環交叉

遺傳算法采用循環交叉一般是因為個體是有某個序列組成,染色體不能有相同的情況,例如 TSP問題 排列組合類 不多說,上圖,其實根據圖去理解最簡單 假設有下面兩個個體 隨機選擇一個交叉位點: 接下來開始進行循環交叉 很顯然發生沖突,那么此時我們就再次交叉 發現又產生沖突 於是我們再接着交叉 交叉完之后又沖突,於是再次進行交叉 至此,循環交叉過程結束。 可以思考一下,循環交叉如果它的交叉范圍是在一塊的 ...

2018-06-02 11:14 0 2153 推薦指數:

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很好的理解遺傳算法的樣例

遺傳算法的手工模擬計算演示樣例 為更好地理解遺傳算法的運算過程,以下用手工計算來簡單地模擬遺傳算法的各 個主要運行步驟。 例:求下述二元函數的最大值: (1) 個體編碼 遺傳算法的運算對象是表示個體的符號串 ...

Sat Aug 09 20:39:00 CST 2014 0 3032
遺傳算法詳解

遺傳算法 1.簡要概述 在幾十億年的演化過程中,自然界中的生物體已經 形成了一種優化自身結構的內在機制,它們能夠不 斷地從環境中學習,以適應不斷變化的環境。對於大多數生物體,這個過程是通過自然選擇和有性生殖來完成的。自然選擇決定了群體中哪些個體 能夠存活並繁殖,有性生殖保證了后代基因 ...

Thu Jan 30 04:45:00 CST 2020 1 1896
遺傳算法

基本概念 染色體:待解決的數學問題的一個可行解成為染色體。 基因:一個可行解一般由多個元素構成,那么這每一個元素就被稱為染色體上的一個基因。 適應度函數:執行優勝劣汰的函數。將適應度高的染色體留下,將適應度低的染色體淘汰掉。從而經過若干次迭代后染色體的質量將越來越優良。 交叉 ...

Wed Sep 29 17:33:00 CST 2021 0 154
TSP 遺傳算法

GA——遺傳算法 同模擬退火算法一樣,都是現代優化算法之一。模擬退火是在一定接受程度的情況下仍然接受一個比較差的解。 遺傳算法,是真真正正的和大自然的遺傳進化有着非常緊密的聯系的,當然遺傳進化的只是在生物學中已經講過了,8個字,物競天擇,適者生存。 簡介 《物種 ...

Sun Feb 04 03:53:00 CST 2018 0 1543
遺傳算法(GA)

來自:https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225    遺傳算法是模仿生物進化機制的隨機全局搜索和優化方法。借鑒達爾文進化論和孟德爾的遺傳學說。 相關術語:   基因型(genotype):性狀染色體的內部表現 ...

Thu Apr 04 06:06:00 CST 2019 0 927
遺傳算法優化

  1.遺傳算法簡介 遺傳算法是一種基於自然選擇和群體遺傳機理的搜索算法,它模擬了自然選擇和自然遺傳過程中的繁殖、雜交和突變現象.再利用遺傳算法求解問題時,問題的每一個可能解都被編碼成一個“染色體”,即個體,若干個個體構成了群體(所有可能解).在遺傳算法開始時,總是隨機的產生一些個體(即初始解 ...

Mon Nov 04 03:19:00 CST 2019 0 1122
遺傳算法簡介

  遺傳算法是模擬生物在自然環境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優化概率搜索算法。最優化問題的目標函數和約束條件種類繁多,有的是線性的,有的是非線性的;有的是連續的,有的是離散的;有的是單峰值的,有的是多峰值的。隨着研究的深入,人們逐漸認識到在很多復雜情況下要想完全精確地求出其最優解既不 ...

Tue Nov 01 06:49:00 CST 2016 0 4604
遺傳算法詳解(一)

遺傳算法的有趣應用很多,諸如尋路問題,8數碼問題,囚犯困境,動作控制,找圓心問題(這是一個國外網友的建議:在一個不規則的多邊形 中,尋找一個包含在該多邊形內的最大圓圈的圓心。),TSP問題(在以后的章節里面將做詳細介紹。),生產調度問題,人工生命模擬等。直到最后看到一個非 常有趣的比喻,覺得由此 ...

Tue Dec 12 00:18:00 CST 2017 0 3181
 
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