基本遗传算法流程
基本遗传算法流程
定义适应度函数和参数: 在论域空间 U 上定义适应度函数 f(x),并设置种群规模 N,交叉率 Pc,变异率 Pm 以及最大迭代次数 T。
初始化种群: 随机生成 N 个染色体 s1, s2, ..., sN,构成初始种群 S = {s1, s2, ..., sN},并设置代数计数器 t = 1。
评估适应度: 计算种群 S 中每个染色体 si 的适应度 f(si)。
检查终止条件: 如果满足终止条件 (例如达到最大迭代次数 T), 则选择 S 中适应度最高的染色体作为最终结果,算法结束。
选择操作: 根据选择概率 P(xi) 从种群 S 中随机选择 N 个染色体进行复
算法与数据结构
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2024-05-16
遗传算法的基本实现
这是一个比较简单的遗传算法程序,但其运用范围十分广泛,是数学建模必备的武器之一。
Matlab
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2024-11-03
基于MATLAB开发的基本遗传算法简介
这些脚本实现了描述于1999年F. Xavier Blasco Ferragad博士论文中的基于启发式优化技术的预测控制模型的遗传算法版本。该算法适用于非线性和多变量过程,并提供了易于理解的基本说明。详细信息可在此处获取:http://hdl.handle.net/10251/15995。
Matlab
9
2024-08-18
MATLAB程序源码下载基本遗传算法实现
提供了基本遗传算法MATLAB程序源码的下载链接。
Matlab
10
2024-07-27
遗传算法的PPT演示及其基本概念
遗传算法的演示如下:Ⅰ. 计算群体内各个体的适应度并累计得到Si,最终Sn为最后一个累计值;Ⅱ. 在[0, Sn]区间生成均匀分布的随机数r;Ⅲ. 按顺序比较Si与r,选出第一个Si大于或等于r的个体j作为复制对象;Ⅳ. 重复Ⅲ和Ⅳ步骤,直到新群体的个体数等于父代群体的规模。
Matlab
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2024-07-26
遗传算法的基本原理及其应用
遗传算法的基本理念源于生物界的遗传过程,通过模拟自然选择和遗传变异来解决复杂的优化问题。由J.Holland于1975年提出,遗传算法适用于多维度、非线性和局部最优解问题的优化。其核心步骤包括编码解决方案、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉和变异过程等。遗传算法具备全局优化能力、自适应性和鲁棒性,广泛应用于机器学习、网络设计、工程优化等领域。
算法与数据结构
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2024-09-21
MATLAB 遗传算法
使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。
Matlab
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2024-05-28
简易遗传算法程序
SGA(Simple Genetic Algorithm)是一种智能的多变量优化算法,它模拟生物种群的繁殖规律来寻找问题的最佳解决方案。该程序可以用于寻找变量的最小值或最大值,并支持多种编码方式(浮点、Grey码、二进制)、选择策略(轮盘赌、锦标赛)、交叉操作(单点、均匀、浮点)以及变异操作(单点、浮点)。
在MATLAB 6.5+环境中,使用SGA需要定义一个目标函数(例如 AimFunc.m),该函数接受待优化变量 x 作为输入,并返回对应的适应度值。通过调用 Genetic(目标函数名)即可启动优化过程。
Matlab
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2024-05-15
遗传算法代码解读
这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读,帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。
算法与数据结构
10
2024-05-19