在现代的计算机科学领域，遗传算法（GA）已经成为优化复杂问题的关键工具。本文将详细记录用Python设置遗传算法优化网络的过程，包含问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化等环节。
## 问题背景
在模型优化、路径选择等复杂网络问题中，常常需要处理大量变量和约束条件。遗传算法依赖于自然选择和遗传学原理，利用“适应度”来评估解的质量。
### 业务影响分析
使用适当的算法优
[2019/03/25更新] 可以在repl.it上在线运行了，请猛击gpFlappyBird-repl.it。(不过当前repl.it尚不支持声音，所以没有游戏声音。）近期在知乎看到一个问题GitHub 上有些什么好玩的项目？其中当时最高赞的回答推荐了一个用神经网络和遗传算法（也就是neuro-evolution)来玩Flappy Bird的。想到之前无聊时也做了一个玩Flappy
转载
2023-12-04 21:34:48
177阅读
概述优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数之中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优解，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。进化类算法自然界的生物体在遗传选择和变异等一系列作用下优胜劣汰，不断的由低级向高级进化发展，人们将这种适者生存的进化规律的实质加以模式化而构成一种优化算法，即进化算法。遗传算法1遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然
转载
2023-11-11 23:00:48
110阅读
Python优化算法—遗传算法一、前言二、安装三、遗传算法3.1 自定义函数3.2 遗传算法进行整数规划3.3 遗传算法用于旅行商问题3.4 使用遗传算法进行曲线拟合 一、前言优化算法，尤其是启发式的仿生智能算法在最近很火，它适用于解决管理学，运筹学，统计学里面的一些优化问题。比如线性规划，整数规划，动态规划，非线性约束规划，甚至是超参数搜索等等方向的问题。但是一般的优化算法还是matlab里面
转载
2023-09-18 21:43:37
229阅读
遗传算法简介：遗传算法(Genetic algorithm)属于演化计算( evolutionary computing)，是随着人工智能领域发展而来的一种智能算法。正如它的名字所示，遗传算法是受达尔文进化论启发。简单来说，它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。如果你想了解遗传算法相关的知识，可以学习实验楼上的教程：【Python实现遗传算法求解n-queens问题】，该实验分两节：第一节
转载
2023-07-25 13:37:23
463阅读
neat-python是对遗传算法的拓展，结合了神经网络和遗传算法的模型，本文旨在使用不在讲解。本文利用neat计算x²来进行一个neat的初步使用，通过本文教程可以大致使用neat完成一些基础任务。安装neatpip install neat-python一、配置config文件neat利用config文件来进行参数配置，具体的配置文件模板可以在官方文档中找到：配置文件模板地址。1.1 模板[N
转载
2024-01-12 06:38:31
59阅读
《Matlab》【毕设】防止优良基因因为变异而遭到破坏【毕设】放弃赌轮选择：将种群中的个体按适应度大小排列排在前面的个体复制两份；中间的一份；后面的不复制；【毕设】早熟早熟的原因P36早熟表象：1，群体中所有的个体都陷于同一极值而停止进化。2，接近最优解的个体总是被淘汰，进化过程不收敛。解决：1，动态确定变异概率，防止优良基因因变异而遭破坏，又可在陷入局部最优解的时候引入新的基因。2，改进选择方式
转载
2024-08-09 16:04:48
37阅读
众所周知传统的五大类的算法设计是最基础需要掌握的，算法前沿的知识，比如智能优化算法、大数据背景下的算法设计分析和普通的算法设计分析有没有区别，怎么去做。智能优化算法已经演化出很多了，以遗传算法为例，本文从遗传算法的概念、特点、发展历程和应用来介绍。 文章目录一、遗传算法概述1、遗传算法是一种仿照生物的进化的原理，通过选择交叉和变异等操作机制，来完成种群适应性的提高。2、适应性提高3、特点4、发展历
转载
2023-12-26 14:25:12
80阅读
遗传算法の解决最优路径问题旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。— Edited By Hugo1、遗传算法与
转载
2024-01-08 14:13:48
58阅读
遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。（具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法）基于自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。反复循环，直至满足条件。 种
转载
2023-09-22 07:29:56
86阅读
目录一、遗传算法概念二、遗传算法应用实例基础概念： 1、种群和个体：2、编码、解码与染色体：3、适应度和选择：4、 交叉、变异：三、遗传算法python完整代码“适者生存，不适者淘汰”一、遗传算法概念 用于解决最优化问题的一种搜索算法
转载
2023-08-07 14:28:59
370阅读
遗传算法遗传算法是模拟自然界生物进化机制进行迭代优化的算法. 它通过模拟"适者生存, 优胜劣汰" 的法则, 在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决办法. 文章目录遗传算法1. 基本原理1.1 选择1.2 交叉1.3 变异1.4 终止条件2. 程序设计 1. 基本原理在遗传算法中, 通过编码组成初始群体后, 遗传操作的任务就是通过对群体中的每个个体进行适应度评评估进而进行筛选,
转载
2024-01-31 07:08:42
112阅读
基于遗传算法的PID参数整定研究在前述深入了解PID参数的含义、基于常规人工的PID参数整定、以及所运用的遗传算法的介绍与应用后，紧接着进入应用遗传算法的PID参数整定，实现了Simulink仿真与M代码上的数据交互，在有限的整定空间内 ，合理化的安排系统的最优控制性能。1.3.3基于遗传算法的PID参数整定目前PID参数的优化方法有很多，如间接寻优法，梯度法，爬山法等，而在热工系统中单纯形法、专
转载
2024-03-19 15:39:48
83阅读
某天午睡醒来，打开电脑感觉十分茫然，不知道该做什么。在某网页上碰巧看到了 遗传算法 ，就决定学习整理一下这个熟悉又陌生的经典算法。遗传算法有趣的应用有：寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题，TSP问题，生产调度问题，人工生命模拟等。遗传算法中的每一条染色体，对应于遗传算法的一个解决方案。一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。提出
转载
2023-08-20 14:13:17
146阅读
基于遗传算法的PID参数整定研究基于遗传算法的PID参数整定研究（七-九）是基于精确的传递函数进行优化，其本质是将优化对象简化为一阶或者二阶的传递函数，在.m程序上进行编写其零极点模型，从而应用遗传算法对其进行参数整定。 然而，实际情况是大多数的被控对象往往其传递函数难以获得，无法运用经典控制理论进行合理化的模型建立。比如针对含有SVPWM的双闭环矢量控制系统，含离散元器件的系统，以及非线性的单元
转载
2024-04-07 06:32:56
219阅读
介绍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。它借用生物遗传学的观点，通过自然选择，遗传变异等作用机制，实现各个个体适应性的提高。优点由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，所以应用领域比较广。基本步骤基本参数说明种群规模种群规模影
转载
2023-11-29 06:14:31
83阅读
1、遗传算法介绍遗传算法是类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。以这篇博文代码篇为例（点击打开）本文采用代码与原理相结合的办法给大家讲解遗传算法，有助于大家更好
转载
2024-01-30 10:35:04
42阅读
0、代码使用代码提供了计算多元函数范围内极值的接口，可以参数的数量、参数范围、编码分辨率、极大值极小值的选择等。解决大部分多元函数优化问题可以直接拿来使用。GeneticAlgorithm(vector<vector<float>> Domain, int resolution, bool ifMax)
Domain 二维数组 为参数的范围
resolution 为编码
转载
2024-01-03 15:07:23
372阅读
文章目录前言一、优化的内容二、优化后的代码部分三、遗传算法使用心得总结 前言本文主要记录一下我在优化带约束的遗传算法过程踩的一些雷，以及需要注意的一些问题。优化代码的主要部分可以见前面的文章（利用深度学习模型基于遗传算法（GA）寻求最优解）。一、优化的内容简单介绍一下需要的优化的部分，调用的深度学习模型有四个输出，需要根据其中两个进行优化。保证在输出热量最小的前提下，获取最大的流量。由于模型训练
转载
2023-11-06 16:34:20
177阅读
遗传算法流程一般遗传算法的流程：种群初始化计算每个个体的适应度选择交叉变异根据是否满足解的精度要求和迭代次数来判断是否进行下一轮的遗传进化。NSGA算法存在的3个问题O(MN^3)计算时间复杂度（其中M代表目标个数，N代表种群个数）非精英机制方法需要指定一个共享参数NSGA-II算法NSGA-II算法主要由以下三个部分组成 A、快速非支配排序方法 B、拥挤比较算子 C、主程序A、快速非支配排序方法
转载
2024-01-02 22:05:35
81阅读
