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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1 基本概念 　　遺傳算法(GA)的概念是由Holland於1973年受生物進化論的啟發而首次提出的。它是一種通過模擬生物界自然選擇和遺傳機制的隨機搜索算法。 　　遺傳算法基本思想是模擬自然界優勝劣汰的進化現象，把搜索空間映射為遺傳空間，把可能的解編碼成一個向量——染色體，向量的每個元素 ...

作者：sjyan 鏈接：https://www.zhihu.com/question/23293449/answer/120220974 來源：知乎 著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。 大三的時候上了一門人工智能，其中有一次作業就用到了遺傳算法 ，問題是 ...

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 ...

：兩個染色體生成一個新的染色體，新染色體上的基因由輪盤賭算法完成。在每完成一次進化后，都要計算每一條染色 ...