很早以前在初等数学建模里碰到一个例子，给定n（n>=3)个顶点，求平面上的一个点或多个点，使得所有点连通，并且点到点的距离之和最小，书上给出了一个定理，就是当这些点与点的连线 的夹角都是120度时，可以证明 距离是最小的。当n=3时，只需一个点即可，并且可以通过几何的方法 轻易地找出，但是随着 n规模的增大，问题的复杂度将不可预测，而且没有一个有效地方法解决这个问题。恰巧当时学了遗传算法，就
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2024-06-26 14:04:17
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本文系统介绍了遗传算法的基本原理及其改进策略。首先阐述了遗传算法的基础概念和传统方了改进算法的优越性能。文章最后展望了遗传算法在人工智能、生物信息学等领域的应用前景，为读者提供了实践指导。
简单介绍遗传算法及其步骤。
原创
2022-03-15 14:02:16
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1、什么是遗传算法？遗传算法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开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑
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2023-08-13 19:15:26
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本博文源于数学建模之常见优化算法的遗传算法。之前看见过国一论文用过遗传算法，遗传算法跟元胞机有点关系，什么关系没有研究，如果有机会还是要看看元胞机，毕竟都是智能优化算法。本篇博文没有程序。遗传算法起源遗传算法全名：Genetic Algorithm简称GA。通过模拟生物进化过程与机制来解决实际问题的一种智能技术，还有一种别称叫做：启发式算法。遗传算法生动举例这个例子也被遗传算法广为传颂：在一座山上
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2023-12-13 08:21:45
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遗传算法概念： 基于达尔文的进化论，物竞天择，适者生存；认为生物总是向着更加贴合于环境的方向进化；通过各种基因的遗传、杂交、变异、复制等手段，慢慢使整个种群更加贴合于自然环境；遗传算法也是模拟生物的遗传、杂交、变异、复制手段逐渐进化为最优解！名词概念解析：基因和染色体：染色体在数学建模上可以看作是可行解，例如 3x+4y+5z<100，它的可行解为[1,2,3]、[1,3,2]、[3,2,1
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2024-01-03 13:37:31
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[size=medium][size=medium][size=x-small]最近需要学习神经网络，对于神经网络问题的求解其中需要用到遗传算法，所以今天学习了一下遗传算法，主要参看了 这篇博客的文章，同时将其使用C++实现的程序用Java再次实现了一遍，不足之处还请指出多包涵遗传算法：也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算
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2023-08-14 16:50:50
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遗传算法是根据生物学上遗传的原理，求解目标函数的最优解的一种算法。遗传算法有以下关键步骤：1.选取初始种群。用随机的二进制数代表各个个体的DNA，即碱基为0，1两种。2.解码。将每个个体的二进制的编码解码，成为目标函数定义域内对应的浮点数。3.适应度计算。计算出各个个体对环境的适应度，即浮点数对应的函数值。同时，为了保证适应度大于零，将所有计算出来的函数值减去最小的函数值再加上一个很小的正数作为该
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2023-10-28 14:26:51
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参考文献：《人工智能导论》
原创
2022-05-27 22:55:22
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遗传算法基础练习笔记概述：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。遗传算法的主要步骤如下1、初始化种群：先随机生成一群该问题的可能解，每个解可以看成一条染色体。比如5个物品的01背包问题随机一个解为[1,0,0,1,1]，构成这个解的信息是一串01数据，这就可以看成一条染色体，里面的0或1就是一个基因。一条染色体可
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2020-09-29 00:15:00
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遗传算法的基本原理和实现思路大家可以搜这篇《遗传算法详解 附python代码实现》 ，本文则是对代码进行详细标注，方便大家理解每行代码，以便后续修改，祝大家一切顺利呀！import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib i
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2023-07-18 20:45:14
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1、问题描述设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i，j=1，2 … n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。2、算法设计遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助遗传算子进行组合交叉和变异
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2024-01-29 00:42:49
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在自然界中，物种的进化往往是以外界环境的变化为开端的，比如水中生物用于水下呼吸的鳃，南极生物皮下厚厚的脂肪，都是适应外界环境的结果。而在遗传算法中，算法想要达到的目的就是这里的“外界环境”，于是我们设置了一个数值来评估每个个体与外界环境的契合程度，称为“适应度（Fitness）”。比如你想要求一个函数的最大值，那么函数值的大小就是其适应度；你
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2023-10-18 20:53:32
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早上再看一个APP推荐的文章，发现的。 （1）初识遗传算法 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（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以
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2016-03-04 09:25:00
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目录1、遗传算法流程2、关键参数说明（1）群体规模 \(NP\)（2）交叉概率 \(P_c\)（3）变异概率 \(P_m\)（4）进化代数 \(G\)3、MATLAB仿真实例3.1 遗传算法求解一元函数的极值3.2 遗传算法求解旅行商问题（TSP）4、遗传算法的特点1、遗传算法流程遗传算法的运算流程如下图所示：具体步骤如下：（1）初始化。设置进化代数计数器 \(g=0\)，
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2023-11-27 22:23:18
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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》
原创
2022-05-27 22:55:25
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一、遗传算法原理，搜索全局最优解的一种算法。 算法可应用于优化问题，当一个问题有N种解决方案时，如何选择出最优的一组解决方案。二、算法应用 旅行商问题、求目标函数的全局最大值点问题、特征选择三、遗传算法求解步骤 设定初始固定规模的种群，种群由每个个体组成，计算每个个体的适应度函数，在进化的过程中，分别经过选择（选择适应度最佳的个体，遗弃适应度较差的个体）、交叉、变异步骤，并不断的重复计算适应度函数
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2023-12-06 21:40:18
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遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值： (1) 个体编码
# 遗传算法Java实现
遗传算法是一种基于生物进化的优化算法，它模拟了自然界中的遗传、进化和适者生存的过程。在解决优化问题时，遗传算法通过不断优化种群中的个体，逐步逼近最优解。本文将介绍如何使用Java实现基本的遗传算法，并提供代码示例。
## 遗传算法基本原理
遗传算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：
1. 初始化种群：根据问题的特点，随机生成一定数量的个体（染色体）作为初始种群。
原创
2023-08-03 06:25:32
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【Matlab】 遗传算法求解TSP问题 文章目录【Matlab】 遗传算法求解TSP问题前言一、问题描述二、实验设计1.问题案例2.读入数据3.适应度计算4. 选择子代5. 结果输出总结 前言个人实验的一次记录，如有不当欢迎批评指正TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止
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2024-01-25 17:40:55
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