毕业论文用到了遗传算法。根据的学习心得，用最简洁易懂的方式去描述一下。我做的是单目标最小值优化问题，实现n维的计算。目录：一. 遗传算法简介二. 须知一般术语三.流程图四.实例说明五.程序如下附完整程序一.遗传算法简介解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色
# Python遗传规划算法
遗传规划算法（Genetic Programming, GP）是一种基于生物进化原理的算法，旨在通过种群遗传变异和选择来自动生成计算机程序。不同于传统的机器学习算法，遗传规划的最终目标是生成能解决某个特定问题的程序。本文将介绍遗传规划的基本原理，并为你提供一个Python实现的示例。
## 遗传规划算法的基本原理
遗传规划的灵感来自达尔文的自然选择理论。算法通常
原创
2024-08-19 06:27:05
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本文用Python3完整实现了简单遗传算法(SGA)Simple Genetic Alogrithm是模拟生物进化过程而提出的一种优化算法。SGA采用随机导向搜索全局最优解或者说近似全局最优解。传统的爬山算法(例如梯度下降，牛顿法)一次只优化一个解，并且对于多峰的目标函数很容易陷入局部最优解，而SGA算法一次优化一个种群(即一次优化多个解)，SGA比传统的爬山算法更容易收敛到全局最优解或者近似全局
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2023-09-05 10:21:08
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进化算法中的遗传规划算法（Genetic Programming）引言进化算法是一类基于生物进化理论的优化算法，通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解决问题。遗传规划算法（Genetic Programming，简称GP）作为进化算法的一种，通过演化生成程序或模型来解决问题。本文将重点介绍遗传规划算法在进化算法中的应用。遗传规划算法的基本原理遗传规划算法是通过对程序或模型的
原创
2023-10-02 21:55:07
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遗传规划（Genetic Programming，GP）其他的进化算法（如GA）是将的单个结构（参数）定义为一个串（二进制串或实数串），但GP是将计算机程序以树结构表示，从而进行处理，每个染色体代表一个程序（树结构）。此外，其他进化算法的个体结构都是固定长度的，但通过GP进化的程序在大小、形状和复杂度上都是不同的。 GP可以看做是遗传算法GA在执行程序进化时的特例，但它和一般的GA算法的不同之处在
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2024-06-11 13:10:56
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# 遗传算法与深度学习：一个清晰的界限
在现代人工智能的浪潮中，遗传算法和深度学习常常被提及。但这两者并非同一事物，它们有不同的起源、应用领域和工作原理。本文将探讨遗传算法是否属于深度学习，并通过代码示例来帮助理解这些概念。
## 遗传算法是什么？
遗传算法是一种基于生物遗传学原理的优化算法。由约翰·霍兰德在1960年代提出，遗传算法模仿自然选择和遗传机制，通过适应度函数评估个体，然后选择最
原创
2024-10-19 05:47:24
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如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器(t
什么是规划规划可以让目标更聚焦，知道后面做什么、怎么做。从高层到普通人都可以做，规划包括战略规划、部门规划、个人规划，当然也有具体横向工作的规划，比如“异地多活”、“降本增效”、“体验升级”等。规划的意义 聚焦目标：通过规划让团队里面所有人知道做什么，我们阶段性的核心目标是什么，避免了大家迷茫的情况。这个目标可大可小，可以是一个具体的项目、系统，也可以是一个方向的体系建设。通过目标可以避
路径规划入门学习小记路径规划算法实现基于搜索的路径规划--Searching based算法基础BFS Breadth-First SearchA*算法算法实现A*实现BFS实现基于采样的路径规划--Sampling BasedRRT的思想RRT的实现滚动规划其他工作配置文件的使用ini文件格式介绍读取配置文件 路径规划算法实现本文用于记录自己在入门路径规划路上的一些简单的心得体会。从这次的学习
了解遗传算法遗传算法是一种最优化算法，所谓最优化问题，就是这样一类问题，满足它的解（称为可行解）有很多（通常是极多）对于每一种解有一个评价函数得到一个评价值，也就确定了解集的一个偏序关系，在这个偏序关系的求最小值（或最大值）或者近似最小值（或最大值）。因为通常可行解非常之多，所以确定性算法很难做到这一点，而遗传算法是模拟了生物学中物种进化的过程的一种最优化算法，简单来说，遗传算法=遗传操作+遗传选
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2024-01-12 09:33:38
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基于搜索的路径规划算法总结一般而言，全局路径规划都是假设全局地图是完全已知的，然后就可以根据已知的全局信息进行全局规划。当然，也存在假设全局地图是部分未知的或完全未知的规划算法，如D*算法，这部分在本文中暂且不涉及。本文涉及的全局规划算法包括：广度优先算法（Breadth-first Searching，bfs）深度优先算法（Depth-first Searching，dfs）Dijkstra算法
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2024-08-12 17:30:15
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# 遗传算法与深度学习的关系
在人工智能领域，遗传算法和深度学习都是重要的技术。然而，它们在概念、实现及应用上存在显著差异。本文将帮助你理解遗传算法和深度学习之间的关系，并引导你实现一个简单的遗传算法示例。
## 遗传算法简介
遗传算法源于自然选择的原理，主要用于解决优化问题。它通过模仿自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解。关键步骤如下：
| 步骤 |
原创
2024-10-22 04:32:03
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遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种自适应随机搜索启发式算法。广泛应用于复杂函数系统优化、机器学习、系统识别、故障诊断、分类系统、控制器设计、神经网络设计、自适应滤波器设计等相关概念问题编码遗传算法对被优化的参数（个体）进行编码，并以编码方式运算。 编码目的：将优化问题变成组合问题。 遗传算法的搜索空间：连续空间和离散空间离散遗传算法 个体编码常用有限长二进制编码，便于建
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2024-01-22 10:52:48
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RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种能够运用于多维空间的基于采样的全局路径规划算法，它的大致原理为：通过一个初始点作为根节点，通过随机采样，增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域，边可以在随机树中通过回溯的方式，找到这条从初始点到目标点的路径。RRT算法图解如下 步骤一：如下图所示：绿色的点为起点（S），红
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2024-03-24 10:22:07
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灰度投影属于深度学习算法吗？这是一个常常引起争论的问题。通过对灰度投影技术的认识，以及其与深度学习之间的关系，本文将详细探讨这一话题。
## 背景描述
灰度投影是一种经典的图像处理技术，广泛应用于数据预处理和特征提取。它通过对图像中亮度的处理，将信息简化为一维的数据，从而减少计算复杂度，提高后续处理的效率。
> 引用：
> “灰度投影本质上是在将多维图像数据转化为契合特定需求的低维数据过
# LBPH算法简介及其与深度学习的关系
LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法是一种用于面部识别的经典算法。与现代深度学习方法相比，LBPH在实现上更加简单，计算效率更高，但其识别准确率通常低于深度学习模型。那么，LBPH算法是否属于深度学习的范畴呢？答案是否定的。本文将对LBPH算法进行简要介绍，并提供相关的代码示例，同时分析其与深度学习的区别。
目录一、方法一：修改调用参数二、方法二（推荐）：修改源码三、方法三（推荐）：修改源码 一、方法一：修改调用参数1.在ROS功能中，找到设置调用全局规划路径算法的yaml文件 2.如图我的机器人中，设置全局路径规划算法的yaml文件是move_base_params.yaml 3.将文件中的base_global_planner: "navfn/NavfnROS"改为base_global_pla
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2023-12-13 21:37:33
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目录1、基本知识点简介2、LightGBM轻量级提升学习方法2.1 leaf-wise分裂策略2.2 基于直方图的排序算法2.3 支持类别特征和高效并行处理1、基本知识点简介在集成学习的Boosting提升算法中，有两大家族：第一是AdaBoost提升学习方法，另一种是GBDT梯度提升树。传统的AdaBoost算法：利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重，一轮轮迭代下去。梯度提升树GBDT
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2023-08-21 23:06:03
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规划是人类智慧的结晶，规划问题也是广泛地出现在人们的日常工作和生活中。例如，以前小学课文中学过的田忌赛马，就是一个非常古老的规划问题。还有孙子兵法等等。甚至，还有些成语也和规划有关，例如“运筹帷幄”、“事半功倍”等。这些典故和成语处处闪耀着规划的光辉。虽然规划是一个古老的问题，但是现代科学的发展为规划注入了新的血液。现在，规划已涉及计算机科学、人工智能、力学、机械学、控制论、对策论、概率论、图论、
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2020-12-25 12:47:38
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# 遗传算法与深度学习
## 1. 遗传算法和深度学习的概述
遗传算法和深度学习是两种不同的优化算法，它们在解决问题时有着不同的应用场景和方法。遗传算法是一种通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制来寻找最优解的优化算法。而深度学习则是一种通过神经网络模型来学习和识别复杂的模式和特征，并用于解决各种机器学习和人工智能的问题。
尽管遗传算法和深度学习在方法上存在一定的差异，但它们可以结合使用
原创
2023-07-20 20:49:53
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