本案例展示了最基本的遗传算法,通过动态图像可视化方式演示了求解过程,用于分析求解函数的最小值或最大值。遗传算法是一种模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的计算模型,通过模仿自然进化来寻找全局最优解。与传统求解算法相比,遗传算法具有独特优势,能有效找到全局最小值。
基本遗传算法案例动态图解最优解求解过程
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基本遗传算法组成
基本遗传算法由四个主要部分构成:
编码(产生初始种群):将问题的解空间映射为遗传算法能够处理的编码形式,并生成初始解集合。
适应度函数:用于评估个体对问题解的优劣程度,指导算法搜索方向。
遗传算子:包括选择、交叉、变异三种操作,模拟自然界的遗传进化过程,产生新的解。
选择:根据适应度函数选取优良个体进行遗传操作。
交叉:将两个父代个体的部分基因进行交换,产生新的子代个体。
变异:以一定的概率改变个体的部分基因,增加种群的多样性。
运行参数:包括种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等,影响算法的效率和精度。
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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
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基于 MATLAB 写的,核心就是模拟遗传进化:先随机生成路径,不断交叉变异,保留最短的那条。你要是熟点儿遗传算法,这套流程基本不用多看文档都能顺下来。
数据输入挺简单,一堆GPS 坐标点就能跑。建议用 CSV 或者 MAT 格式,直接加载比较快。输出是一条最短路径,点的顺序排好了。你要是做城市交通、外卖路线规划什么的,拿来当个参考模型挺合适。
顺带一提,感兴趣的还可以看看这几个相关资源:
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