模拟进化计算 （Simulated Evolutionary Computation) 是近二十年来信息科学、人工智能与计算机科学的一大研究领域，由此所派生的求解优化问题的仿生类算法（遗传算法、演化策略、进化程序），由于其鲜明的生物背景、新颖的设计原理、独特的分析方法和成功的应用实践，正日益形成全局
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2017-11-14 09:20:00
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# 模拟进化：用Python实现进化算法
进化算法是一种启发式搜索技术，通过模拟进化的过程来寻找最优解。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的进化算法来解决优化问题。
## 进化算法简介
进化算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟种群的进化过程来搜索最优解。在进化算法中，个体通过遗传操作（交叉和变异）来产生新的个体，然后通过选择操作（适应度评估）来筛选出适应度高的
原创
2024-03-27 03:47:22
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达尔文：物竞天择，适者生存。 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的算法思想来源于达尔文的进化论学说和Mendel的遗传理论，本质是模拟种群个体不断进化以逐渐适应环境的过程。...
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2020-09-11 20:01:00
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写下这篇文章的时候，是博主学习python的第三天（ 也许是第四天:( ）,python是博主接触的第二门解释型语言（第一门是javascript）。讲真在很久之前就想要用博客记录自己的学习历程了，然而就像写日记一样，写着写着就放弃了-。-so今天决定给自己一个好的开端~博主的学习方式是直奔目的，遇到问题百度各种博客，网站，百度找不到google找，就这样。这种学习方式是真的见效快，但显而易见，基
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2023-07-08 21:45:12
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# Python模拟生物进化
生物进化是自然界中最引人注目的过程之一。它通过变异、选择和遗传等机制，使得生物种群在环境中不断适应和发展。本文将通过Python代码来模拟这一过程，帮助大家更好地理解生物进化的基本原理。
## 1. 生物进化的基本概念
在生物进化中，个体基因组的变化可以通过突变、交配等方式产生多样性。适者生存的原则则会导致某些特征的遗传更为普遍。我们可以使用“基因型-表型”模型
原创
2024-08-24 05:41:17
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目录一、理论二、模拟退火算法应用于函数优化1.流程图2.代码解析3.运行计算结果二、模拟退火算法应用于旅行商问题（TSP）1.流程图2.代码解析3.运行计算结果 一、理论模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、布谷鸟算法（CS）、人工蜂群算法（ABC）学习笔记—附MATLAB注释代码二、模拟退火算法应用于函数优化1.流程图
2.代码解析clear all; %清除所有变量
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2023-12-12 14:31:57
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这是个真实的故事。从前在海岸边有一群扇贝在悠哉游哉地生活繁衍着。它们自然是衣食不愁，连房子也有了着落。它们担忧的只有一件事：每隔一段时间，总有一个人来挖走它们之中的一部分。当然啦，挖回去干什么这大家都知道。但扇贝们不知道的是，这人的家族图腾是Firefox的图标，所以他总是选择那些贝壳花纹长得比较不像Firefox图标的扇贝。这种状况持续了好几十万代。大家应该也猜到扇贝们身上发生什么事情了：它们的
原创
2010-09-14 13:31:16
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常规非人工智能程序的版本进化是这样的，程序员敲打键盘输入电脑代码，编出第一个版本的程序，程序员根据需要，人脑智能根据需要判断如何修改，再次敲打键盘修改程序代码，编出第二个版本，依此类推，随着时间的前进，程序的版本在进化。 模拟生物进化的程序概念原理是这样的，程序员敲打键盘输入电脑代码程序，这个程序通过控制一个机器人手指敲打自己所驻电脑的键盘，程序中设
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2023-11-30 18:26:31
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遗传算法1 达尔文的自然选择学说2 遗传算法概述3 遗传算法相关概念4 遗传算法与求解优化
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2022-04-19 16:28:55
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承接 3D模型制作遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制，实现各个个体适应性的提高。基因型 (Genotype)在自然界中，通过基因型表征繁殖，繁殖和突变，基因型是组成染色体的一组基因的集合。在遗传算法中，每个个体都由代表基因集合的染色体构成。例如，一条
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2024-07-14 07:37:44
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遗传算法1 达尔文的自然选择学说2 遗传算法概述3 遗传算法相关概念4 遗传算法与求解优化问题5 例子6 python实现7 遗传算法特点
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2021-06-28 16:01:41
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中性理论分子进化涉及到的是DNA、RNA和氨基酸序列的变化过程，以此来验证某些群体遗传过程是否作用到这些序列上。比如判断某些DNA的多态性是受到遗传漂变的作用，还是受到了自然选择的作用。中性理论在分子进化中通常被当做是无效检验模型，中性理论认为群体中的大多数的突变很小或几乎没有选择优势或劣势，它们大多都是选择中性的。遗传漂变决定了各个突变在群体中结局，即消失或者固定。中性理论是MotooKimur
原创
2020-12-29 13:06:44
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一、中性理论很少有关于分子变异模式的解释，直到60年代后期，才有Motoo Kimura和Jack King& Thamas Jukes提出一个叫做“分子进化的中性理论”。到80年代，Kimura进一步解释了中性理论:绝大多数变异并不是达尔文的自然选择造成的，而是中性或者近乎中性地在群体中被随机固定下来。不同物种间分子水平的差异，如蛋白质的多态性，也是近乎中性的，而多态性的维持主要是靠随机
原创
2020-12-29 21:50:31
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进化算法中的遗传算法（Genetic Algorithms）引言进化算法是一类基于自然进化原理的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，来求解复杂问题。遗传算法（Genetic Algorithms）是进化算法中最为经典和常用的一种方法。本文将介绍遗传算法的基本原理、核心操作和应用领域，以及一些优化技巧。基本原理遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程中的遗传和适应度选择。算法通过维
原创
2023-09-29 20:58:25
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使用Java模拟达尔文进化论中物竞天择的过程：分为三个部分：第一步：初始化族群第二
原创
2023-03-08 15:43:32
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题目大意：题目链接：https://jzoj...
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2018-12-11 16:33:00
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题目大意：题目链接：https://jzoj...
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2018-12-11 16:33:00
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注意a,b是约束，人为设定。 参考文献：《人工智能导论》
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2022-05-27 22:55:25
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一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 &nbs
遗传算法学习——使用python做路径规划一、引言二、算法伪代码三、算法流程以及代码实现1、地图创建2、种群初始化小结3、适者生存之适应度函数小结4、物竞天择之选择小结5、遗传学之交叉小结6、遗传学之变异小结7、更新种群以及输出结果四、代码工程文档结束语==问题解决==1、解决种群规模随迭代次数增加而减小的问题 一、引言 机器人控制过程中，路径规划是其中重要的一环。因此本文采用遗传算法对机器人
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2023-06-28 14:13:13
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