一、什么是算法算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法二、时间复杂度、空间复杂度Ⅰ、时间复杂度时间复杂度是一个函数，它定量描述该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表示，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈
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2023-07-02 19:33:08
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遗传算法(genetic algorithm)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。下面我将分享自己在做GA模型的心得与困惑。 先来整理一下GA的基本步骤：随机生成一定数量的种群。对种群的个体进行编码与评估。选用合适的方法对现有种群中的个体做出选择。对选择出来的个体进行“交叉”并获得新的个体。对下一代进行”突变“操作。 第
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2023-06-29 21:21:02
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# Python GA 包: 用遗传算法解决优化问题
## 引言
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种受自然选择和遗传学机理启发的优化算法。它被广泛应用于求解复杂的优化问题，如在工程、经济、计划和设计等领域中的问题。在Python中，我们可以使用GA包来实现遗传算法，从而解决各种优化问题。
## GA 包简介
GA 包是一个功能强大且易于使用的Python库，它实
原创
2024-02-04 06:26:31
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?本文以一个案例题目出发，详细描述了遗传算法过程，并做了两个实验复现题目?实验一：纯手打原生代码复现案例?实验二：使用第三方库scikit-opt复现案例一、Introduction遗传算法源自自然界生物的遗传和进化过程：通过染色体之间的选择、交叉和变异来形成。同时符合自然界优胜劣汰的规则。因此遗传算法本质上是一种全局优化搜索算法，即已知评价方程和参数范围，求解目标函数最优解。二、 Princip
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2023-11-06 22:48:08
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本文是偏应用的简要总结，避开了很多科学背景（进化论、染色体、基因型、表现型...），自己认为遗传算法的科学背景内容有点多，而且对于利用遗传算法解决问题并没有很大帮助。关于遗传算法的科学背景和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行
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2023-06-14 20:48:23
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遗传算法GA遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。生物在自然界中的生存繁衍，显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化(Evolutio
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2023-10-23 23:13:21
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1.概述遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异，这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。解决的问题： 主要还是解决优化类问题，尤其是那种不能直接解出来的很复杂的问题。2.技术2.1遗传编码（1）二进制编码二进
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2023-11-01 15:41:20
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持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2. 动图演示3. Python 代码实现def bubbleSort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr)-i):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j
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2023-08-15 17:20:54
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独白 最近了解到一种算法叫遗传算法，对其比较感兴趣，研究了一下，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。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。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体
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2023-07-04 20:42:15
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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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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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因为需要写一个 Blog Feature 的缘故，所以接触了下 GA 的 Python API，发现 G 家的 API 不是那么直观，比较绕，但是，在使用过程中发现其实 G 家的 API 设计挺有意思的，可能有一些新的设计理念，值得思考学习一番。但是这不是这篇文章的重点，这篇文章还是介绍一下 GA 的 Python API V4 版本的使用，顺带在最后解答几个我再使用过程中遇到的问题。GA API
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2023-12-20 16:53:47
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文章目录1.基础介绍2.分步实现3.完整代码4.结果截图 1.基础介绍遗传算法的来源、定义、特点见之前的文章【遗传算法GA】–计算函数最值（Python）。下面我们先来介绍本次需要完成的任务：对于给定的一句英文，我们通过遗传算法让计算机自己还原出这句话。流程与之前相同，通过编码得到染色体，根据个体的适应度分别进行选择、交叉、变异，经过多次迭代之后得到最终结果。重点关注的问题： 如何编码：由于给出
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2024-05-28 13:22:30
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## 使用 Python 的 GA 包进行优化问题求解
### 一、项目背景
在解决复杂的问题时，常常需要找到最优解。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种能够模仿自然选择过程的优化方法，适用于求解各种复杂的优化问题。Python 中的 `deap` 和 `pygad` 等库可以很好地实现遗传算法。本文将介绍如何使用 Python 中的 GA 包来解决一个旅行商问题（TS
# 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
关于解决“GA算法 TSP问题 Python”的博文
旅行商问题（TSP）是计算机科学与运筹学中的经典问题之一，旨在寻找一条经过所有城市且返回起点的最短路径。在实际应用中，TSP问题广泛存在于物流、旅游规划等领域。遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，适用于求解复杂的优化问题，包括TSP。
以下将详细探讨如何利用GA算法解决TSP问题，并提供相关的源码和案例分析。
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遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
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2023-12-07 06:48:33
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# 在Java中实现遗传算法(GA)
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它广泛应用于优化问题和搜索问题，如机器学习参数优化、进化计算等。在Java中，我们可以选择使用现有的库来实现GA，或者自己手动实现。本文将指导你如何在Java中实现遗传算法，并会列出整个流程及具体代码示例。
## 实现遗传算法的步骤
首先，我们可以将实现遗传算法的
原创
2024-08-25 05:20:49
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# GA算法及其Python实现
## 引言
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂问题时表现出色，特别是在多峰、非线性或高维度的搜索空间中。本文将介绍GA算法的基本思想，以及如何在Python中实现这一算法，最后通过一个简单的示例演示其中的基本步骤。
## 遗传算法的基本原理
遗传算法的核心思想模仿了生物的进化过程，包
应用遗传算法(GA)的实操步骤说起遗传算法(GA)，大抵搞运筹学的亲们都比较熟悉。经过多年的发展，GA算法日益完善，在各个领域也有广泛应用。虽然，在原有场景下，GA不断被新的算法所“置换”，但是作为经典算法，且较于其他算法稳定，常用于建模学习。 对于一个运筹学问题，一般是规划类问题，常常以“数学公式”（目标函数和约束方程）的方式进行表达。对于一个实际问题，我更倾向于先把实际问题理解清楚，而非直接去
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2023-06-14 20:48:33
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