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 ...
原文：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的數字編碼，即染色體，形成初始種群 通過適應度函數給每個個體一個數值評價，淘汰低適應度的個體，選擇高適應度的個體參加遺傳操作，經過遺產操作后的個 ...
2019-11-19 18:12 0 564 推薦指數：
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