原文:遺傳算法_解決無約束目標函數的最大值問題

遺傳算法基本原理 借鑒物種進化的思想,將欲求解問題編碼,把可行解轉化為字符串形式。初始化隨機產生一個種群,用合理的評價函數對種群進行評估,在此基礎上進行選擇 交叉 變異的操作。選擇算子根據父代中個體適值大小進行選擇或淘汰,保證了算法的最優搜索方向。 交叉算子模擬基因重組及隨機信息交換,產生更好的 個體,使其在可行域中有效搜索。 變異算子模擬基因突變,保證了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最優。 遺 ...

2019-08-04 23:46 0 492 推薦指數:

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遺傳算法求解最大值(含matlab代碼)

新手,有什么不足的或者不准確的,大家希望能熱心指出,一起討論交流 問題描述 求解函數f(x) = x * sin(10pi * x) + 2 在區間[-1,2]上的最大值,要求精度10^-6. 代碼部分 具體的理論部分不進行過多的解釋,網上有很多詳細的帖子。直接上代碼,一共 ...

Fri Mar 04 03:38:00 CST 2022 2 2870
python實現遺傳算法函數最大值(人工智能作業)

題目: 用遺傳算法函數f(a,b)=2a x sin(8PI x b) + b x cos(13PI x a)最大值,a:[-3,7],b:[-4:10] 實現步驟: 初始化種群 計算種群中每個個體的適應 淘汰部分個體(這里是求最大值,f存在正值,所以淘汰所有負值 ...

Mon May 14 01:47:00 CST 2018 1 6383
05-無約束優化算法

05-無約束優化算法 目錄 一、無約束最小化問題 二、下降法 三、梯度下降法 四、最速下降法 五、牛頓法 六、牛頓法收斂性分析 凸優化從入門到放棄完整教程地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p ...

Wed Jun 23 07:27:00 CST 2021 0 331
遺傳算法(GA)解決函數優化和TSP問題

摘要 遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)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。 本文在遺傳算法的模式理論的基礎上,用Matlab程序實現了遺傳算法,實現了5個二維單目標函數優化和解決了20個城市 ...

Tue Jan 19 22:18:00 CST 2021 0 934
遺傳算法-目標函數與適應度函數變換

基本概念 最優化問題可分為兩類,一類是求最大值,一類是求最小,這里的最大最小指的是目標函數,當然通常也把目標函數叫適應度; 而遺傳算法本身是求最大值的,因為優勝劣汰,得到的是適應度最大的個體; 如果想求最小,就需要做適應度函數變換; 如果目標函數之間差別很小,個體被選擇的概率也就相差 ...

Tue May 11 22:11:00 CST 2021 0 7029
遺傳算法解決函數優化

術語說明 由於遺傳算法是由進化論和遺傳學機理而產生的搜索算法,所以在這個算法中會用到很多生物遺傳學知識,下面是我們將會用來的一些術語說明: 一、染色體(Chronmosome) 染色體又可以叫做基因型個體(individuals),一定數量的個體組成了群體(population),群體中個體 ...

Mon Dec 23 08:26:00 CST 2013 0 5423
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
 
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