B站同步视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JS4y1h7YR/遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60 年代对自然和人工自适应系统的研究。 70 年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数假函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础
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2023-06-14 20:48:12
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遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从GA算法的原理，结构与两个实践应用进行比较详细的讲解（受篇幅限制，本文先对第一个实践进行详细讲解），本文代码采用Python.算法原理： 遗传算法既然有遗传二字，那自然与遗传有关了。首先兔兔在下面列出了所用到的遗传学的一些术语： 染色体chromo
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2023-10-19 05:30:27
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# GA算法与Python的结合：探索旅行商问题
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂的优化问题中表现出色，常被应用于路径规划、机器学习等领域。本文将带您通过Python实现经典的旅行商问题（TSP），探讨GA的基本思想与实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题的目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城
LinJM @HQU 谈及遗传算法，我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验。当然，遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明，豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律，而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律。遗传算法，简单的讲，就是达尔文的适者生存的原理，当新结果的适应度比原来的适应度高，那么这个结果就保存下来，并遗传给下一代，就是把好的留下来（这个“好的”，“怎么好”，就是我们根据具体情况具体定义的）当然，这里面不仅仅是把好的结果留下来，同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法。闲话说完，那么咱们就来看看遗传算法比较正式的说法是什么： 遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发...
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2013-08-14 18:14:00
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本文是去年课题组周报中的一个专题讲解，详细讲了GA，由于是周报，所以十分详细。很适合初学者入门。文中也简单提及了模拟退火算法。文章综合参考了一些互联网资料。发博客以备忘！三：遗传算法 照例先给出科学定义： 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模
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2024-08-21 08:39:28
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# 基于GA的配送问题优化：使用Python的实践
## 引言
配送问题（Delivery Problem）在现代物流管理中至关重要，尤其是在电商和快递行业。如何有效地安排配送路线，以达到降低成本、提高效率的目标，是物流领域面临的核心挑战之一。而遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，被广泛应用于解决复杂的组合优化问题。
本文将通过一
一、遗传算法简介：遗传算法是进化算法的一部分，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。二、遗传算法思想：遗传算法组成： 1.编码 2.适应度函数 3.遗传算子：选择、交叉、变异 4.运行参数借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值
# 选址问题中的遗传算法：用Python解决复杂优化
## 引言
选址问题在商业运营中至关重要，合理的选址可以最大化收益，减少成本。随着数据科学的发展，遗传算法（GA）作为一种高效的优化算法，吸引了很多研究者和从业者的关注。本文将探讨如何使用Python实现遗传算法解决选址问题，并提供相应的示例代码。
## 遗传算法简介
遗传算法基于自然选择和遗传学原理，主要步骤包括选择、交叉、变异和替换
1. 导言遗传算法是群智能优化计算中应用最为广泛、最为成功、最具代表性的智能优化方法。它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础，模拟生物进化过程和机制，产生的一种群体导向随机搜索技术和方法。2. 基本原理2.1 基本思想遗传算法的基本思想：首先根据待求解优化问题的目标函数构造一个适应度函数。然后，按照一定的规则生成经过基因编码的初始群体，对群体进行评价、遗传运算(交叉和变异)、选择等操
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2023-08-12 21:25:09
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遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法，假设常被描述为二进制串。在遗传算法中，每一步都根据给定的适应度评估准则去评估当前的假设，然后用概率的方法选择适应度最高的假设作为产生下一代的种子。产生下一代的办法有交叉和变异两种方法。 遗传算法和遗传编程是进化计算的两种普遍方法。遗传算法原理 在遗传算法中各个假设首先表示成二进制位串。用if-then的编码规则将某个属性转换为二
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2013-08-04 21:22:00
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遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，由John Holland
原创
2023-07-23 00:12:15
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遗传算法概述：
• 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则，它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出。• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。因此，第一
原创
2021-07-15 10:23:43
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！get_accuracy_metric（data_tr_sample = data_x，target ...
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2023-05-31 03:33:01
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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
三个目标函数各自的收敛过程如下：
2.算法涉及理论知识概要
遗传算法的原理
遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更
原创
2023-05-03 23:40:24
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MAT之GA：遗传算法（GA）解决M-TSP多旅行商问题导读 MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA). Finds a (near) optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to searc
原创
2022-04-22 15:03:32
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我们已经讲解了使用GA求解0-1背包问题（遗传算法求解0-1背包问题（附matlab源代码）），车间调度问题（遗传算法求解车间调度问题（附MATLAB代码）），以及对BP神经网络的参数优化问题（机器学习 | 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附MATLAB代码））。今天小编来为大家讲解使用遗传算法（简称GA）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。01 | 问题描述VRPTW是指一定数量的客户
原创
2021-03-24 20:43:38
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我们已经讲解了使用GA求解0-1背包问题（遗传算法求解0-1背包问题（附matlab源代码）），车间调度问题（遗传算法求解车间调度问题（附MATLAB代码）），以及对BP神经网络的参数优化问题（机器学习 | 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附MATLAB代码））。今天小编来为大家讲解使用遗传算法（简称GA）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。01 | 问题描述VRPTW是指一定数量的客户
原创
2021-03-24 20:43:46
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视频讲解使用遗传算法（GA）求解VRPTW问题，文末附有小编自己编写的MATLAB代码。
原创
2022-09-29 17:11:30
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⛄ 内容介绍本文提出一种基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。GA 算法是由美国密歇根大学的 Holland 于 1975 年提出的一种模拟生物进化论的自
在全球范围内，Java GA（Google Analytics）与Java的结合在数据监测和分析中扮演着重要角色。当我们讨论相关的整合和优化时，必然会遇到一系列问题以及其解决方案。这篇博文旨在记录解决“Java GA”集成过程中遇到的难题及其解决过程。
## 环境准备
在开始之前，首先需要确保环境的准备就绪。我们需要安装相应的依赖库。
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