遺傳算法之函數優化
一、遺傳算法簡介： 遺傳算法是模擬生物在自然環境下的遺傳和進化過程的一種自適應的全局優化搜索算法，通過借助遺傳學的原理，經過自然選擇、遺傳、變異等作用機制進而篩選出具有適應性更高的個體（適者生存）。遺傳算法從20世紀七八十年代的誕生到現在主要集中的適用范圍為：NP問題（指存在多項式 ...
原文：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，一類是求最小值，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 如果想求最小值，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不大，這樣算法的選擇功能將被大大弱化，此時也可作適應度函數變換 如果有其他需求，或者個性化設計，也需要適應度函數變換 ...
2021-05-11 14:11 0 7029 推薦指數：
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