遗传算法本人在另一篇博文中已经有记载，本次将遗传算法用于路径规划的代码记录于此，用于大家一起学习 一起进步，如果有用，欢迎点赞。1.基于遗传算法的栅格法机器人路径规划main.m% 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划
%jubobolv369
clc;
clear;
% 输入数据,即栅格地图.20行20列
Grid= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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2024-03-11 16:37:24
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前言
在上一篇中，我们已经介绍了如何在DEAP中实现进化算法的基本操作，在这一篇中我们试图将各个操作组装起来，用进化算法解决一个简单的一元函数寻优问题。
进化算法实例 - 一元函数寻优
问题描述与分析
给定一个函数
，求解该函数的最大值。
该函数图像如下：
function_visuallization
该函数的最大值应该出现在
处，值为
。
可以看到该函数有很多局部极值作为干扰项，如果进化算法
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留
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2024-01-10 12:07:24
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1.
遗传算子简介
1 选择算子
把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率
复制到新的群体中，遗传算法中最
常用的选择方式是轮盘赌选择方式。轮盘赌选择步骤如下：
（1）求群体中所有个体的适应值总和S；
（2）产生一个0到S之间的随机数M；&nbs
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2023-08-14 15:39:44
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遗传算法python实现 遗传算法（也称为“ GA”）是受查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的自然选择理论启发而提出的算法，旨在为我们不太了解的问题找到最佳解决方案。 例如：当您不能推导给定函数的最大值或最小值时，如何找到它？ 它基于三个概念： 选择 ， 复制和变异 。 我们随机生成一个个体集合， 选择最好的， 在最后越过它们稍微变异的结果-一遍又一遍，直到我们找到一个可接受的解决方案
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2023-08-15 17:18:11
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无约束的遗传算法（最简单的）最开始真正理解遗传算法，是通过这个博主的讲解，安利给小白们看一看，遗传算法的Python实现（通俗易懂），我觉得博主写的让人特别容易理解，关键是代码也不报错，然后我就照着他的代码抄了一遍，认真地理解了一下每一个模块，：编码、解码、适应度函数写法、选择、交叉和变异的实现过程，下面也谈一谈我在整个过程中的认识，以及对代码的一种通俗解释： 1、编码：这里主要运用的就是一种二进
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2023-09-20 06:31:17
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最近看了一下遗传算法，使用轮盘赌选择染色体，使用单点交叉，下面是代码实现（python3） 1 import numpy as np
2 import random
3 from scipy.optimize import fsolve
4 import matplotlib.pyplot as plt
5 import heapq
6
7 # 求染色体长度
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2023-08-18 20:11:55
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遗传算法python代码（附详细注释）#代码参考：https://blog.csdn.net/ha_ha_ha233/article/details/91364937
import numpy as np #用于数据操作：【X = np.linspace(*X_BOUND, 100) #将列表传入收集参数，完成解包】【 Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100)】【X, Y =
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2023-07-10 22:11:47
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文章目录一、遗传算法1.1 编码与解码1.2 选择算子-轮盘赌法1.3 交叉算子1.4 变异算子1.5 遗传算法流程1.6 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划二、采用模拟退火算法改善适应度函数 一、遗传算法遗传算法 (Genetic AIgorithm, 简称 GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉 (crossover
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2024-06-01 01:21:53
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文章目录一、遗传算法二、deap1.deap功能2.deap例子一个详细的关于deap使用的讲解例子总结参考链接 一、遗传算法利用自然界物种遗传的理念，设计的一种最优解搜索算法。遗传算法以一种物种中的所有个体为对象，并利用随机化技术对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成
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2023-09-05 12:18:05
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问题描述在解决带有时间窗的路径优化问题时，很难抉择时间窗与路径最短两个之间的关系，通常采用将多目标转换成单目标函数的方法，而转换成单目标后，系数的调节起到至关重要的作用，其中一个占比较小，就会导致另外一个参数对结果影响较大，很难真正的反应出满意的解，所以此文章采用帕累托方法，运用遗传算法，对这两个目标进行分析。主程序如下clc;clear;
tic;
%% 初始化
PopSize=200;%种群大
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2023-12-26 14:26:43
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遗传算法（Genetic Algorithm,GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，用于解决寻找最优解的问题。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论以及孟德尔的遗传学说。遗传算法的一般步骤为：1.随机产生种群2.确定个体适应度函数，判断个体适应度，是否符合优化准则，若符合，输出最佳个体及最优解（即最优基因型），否则，进行下一步3.依据适应度选择父母
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2023-08-09 17:39:16
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文章目录一、问题描述二、遗传算法设计2.1 算法原理2.2 编码2.2 适应度函数2.3 混合遗传算法三、实验结果及分析四、总结参考文献MATLAB代码主程序相关函数 一、问题描述路径规划主要是让目标对象在规定范围内的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。路径规划中有静态路径规划以及动态路径规划，本文所讨论的问题仅针对静态路径规划。具体问题描述如下： 给定起点、终点和障碍物等环境信息，如图
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2024-01-10 13:20:06
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一：科学定义遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的一种计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。二：白话遗传算法如何进行遗传算法呢？简单来说，一开始我们先随机生成一组可行解（种群），其中的每一个解（个体）都是由特定的染色体构成的，这里我们假设染色体只有0、1两种基因。通常需要采用一定的编码规则对染色体进行编码（也就是生物学中的基因型和表现性），常见的编码形
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2024-05-08 15:55:54
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项目地址车辆路径问题 （Vehicle Routing Problem，以下简称VRP问题）最早由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，是运筹学中一个经典问题。VRP问题主要研究物流配送中的车辆路径规划问题，是当今物流行业中的基础问题。VRP问题的主要研究对象是以下问题：有一个配送中心，每天需要向若干配送点配送货物，配送中心有若干辆车可用于配送。已知配送中心和各配送点的位置，请问如何设
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2024-04-24 15:16:56
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目录前言：一、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）简介二、遗传算法基本概念二（1）目标函数——环境二（2）一组解，最优解——种群，最适宜种群二（3）解，编码——个体，基因型二（4）解码——表现型 （难点）二（5）交叉，变异——繁衍：染色体的交叉换组，基因突变二（6）适应度——个体能力（难点）二（7）选择——优胜劣汰三、遗传算法过程四、代码实现四（1）所用库四（2）初始变量定义四（
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2023-11-03 14:01:04
167阅读
遗传算法1.算法简介2.算法流程3.算法示例4.算法实现5.算法应用 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）模拟自然界生物遗传学（孟德尔）和生物进化论（达尔文）通过人工方式所构造的一类 并行随机搜索最优化方法，是对生物进化过程**“优胜劣汰，适者生存”**这一过程进行的一种数学仿真。 1.算法简介该部分主要讲解遗传算法的基础知识，如果已了解的可以直接看下面的实现部分该算法特点
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2024-04-13 21:00:10
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科学计算之遗传算法python实现☞1遗传算法染色体编码和种群初始化适应度和选择选择交配选择变异代码主体目标函数运行效果 版权声明：本文为威哥哥带你写代码原创文章，有错请评论，转载请注明，谢谢 遗传算法遗传算法是一种随机自适应的随机搜索算法，从一定程度上反应了达尔文的进化理论"自然选择"和“优胜劣汰”，算法流程并不复杂，大致分为6个部分，分别是染色体编码，种群初始化，适应度评价，选择种群，交配，
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2023-09-21 09:00:41
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最近在做关于农业重金属的项目，中间有需要用到经典遗传算法的部分方法，重新借用Python把遗传算法理论梳理一遍，毕竟用代码逻辑一方面对算法理论更深刻同时对Coding能力提高不少：【经典方法】1、随机生成指定维度的1和0矩阵方法#先生成全0矩阵，后面在逐行随机产生1并更新矩阵
chromosomes = np.zeros((10, 31), dtype=np.uint8)
for i in ran
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2023-10-20 12:53:07
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不知道为什么一个大一的萌新能有这么多事要干......蚁群算法的代码先缓一缓，等博主写完作业，考完英语期中再说吧。关于遗传算法的代码，由于忘记了np数组不copy的时候会直接引用，导致很长一段时间不知道自己哪里出bug了，调了半天才想出来。所以大家学python的时候一定要打好基础呀~~下面是遗传算法的代码：from math import
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2023-08-30 12:13:12
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