遺傳算法，是最常用的解決優化問題的算法，是最早的群智能算法。遺傳算法中主要包括，選擇、交叉、變異算子，其中對DNA個體的編碼方式分為實數編碼和二進制編碼等。今日由於學習和工作需要對該算法進行了一些了解，對該算法中常用的競賽選擇方式做如下筆記： 遺傳算法中的競賽選擇方式是一種放回抽樣，幾元 ...

介紹： 　　樹形選擇排序(Tree Selection Sort)，又稱錦標賽排序(Tournament Sort)，是一種按錦標賽的思想進行選擇排序的方法。簡單選擇排序花費的時間主要在比較上，每次都會進行很多重復的比較，造成浪費時間。錦標賽排序就是通過記錄比較結果，減少比較次數，從而降 ...

　　輪盤賭選擇，（也稱為適應度比例選擇）使用輪盤賭為類比，從種群中選擇個體的方法。這種想法是根據個體在種群中的個體適應度值，將他們放置在一個假想的空間輪盤上。個體的適應度越高，在輪盤上占據的空間就越多，就越容易被選上； 　　簡單實現代碼如下： 　　 ...

本文轉載自 https://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 一、遺傳算法的應用 函數優化（遺傳算法的經典應用領域）；組合優化（實踐證明，遺傳算法對於組合優化中的NP完全問題，如0-1背包問題，TSP等，非常有效）；自動控制； 機器人智能控制 ...

首先，這個算法可以如下表述： 如果已知A類對象生成概率為P(A)，B類對象生成概率為P(B),C類對象···，K類對象，他們的概率總和為1，問如何在A~K中隨機生成一個對象 算法理解如下： 即我們需要先對0~1區段按照概率大小划分長度，設隨機生成一個0~1之間的數，這種隨機數生成結果是 ...

首先要了解遺傳算法的一些基本概念： 基因型(genotype)：性狀染色體的內部表現； 表現型(phenotype)：染色體決定性狀的外部表現，或者說，根據基因型形成的個體； 進化(evolution)：逐漸適應生存環境，品質不斷得到改良。生物的進化是以種群的形式進行的。 適應 ...

輪盤賭在遺傳算法中應用的很多，效果也不錯，而且它的思想很簡單直觀 —— 物競天擇、適者生存 —— 越強獲得的資源越多 —— 在一個圓中，扇形的面積越大，圓中的點落在該扇形的概率越大。 其主要步驟是： 1. 計算每個個體被選中的概率p（在遺傳算法中，先通過適應度函數計算適應度，然后根據適應度計算 ...

參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_67c17d1c01017hyt.html 1、基本思想：個體被選中的概率與其適應度函數值成正比 設群體大小為n，個體i的適應度為Fi，則個體i被選中遺傳到下一代群體的概率為： 2、工作過程： 設想群體全部個體的適當性 ...