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 ...
原文：【比較】遺傳算法GA和遺傳編程GP有什么不同？
遺傳算法GA 本質上有一個固定的長度，這意味着所產生的功能有限的復雜性 通常會產生無效狀態，因此需要以非破壞性方式處理這些狀態 通常依賴於運算符優先級 例如，在我們的例子中，乘法發生在減法之前 ，這可以被看作是一種限制 遺傳編程GP 本質上具有可變長度，這意味着它們更加靈活，但往往復雜度增加 很少產生無效狀態，通常可以丟棄這些狀態 使用顯式結構來完全避免運算符的優先級 總結:兩者的區別應該是GP是 ...
2020-05-18 00:03 0 550 推薦指數：
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