遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述

转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录 一.问题描述 二.算法描述 三.求解说明 四.参考资料 五.源代码 一.问题描述 旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 先解释下什么是8皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法.在不考虑翻转和旋转等价的情况下,8皇后问题共有96个不同的解. 而n皇后问题就是将8*8的棋盘换为n*n的棋盘,同时摆放n个皇后使之不能相互攻击. 常用的解法是回溯法,通过不断递归的尝试来一个一个放置棋子,这种方法其实规避了很多不成立的情况,所以控制了一些解空间的范围,但是这种方法试图在一段程序当中将所

断断续续写了四天,感觉背包问题是最适合了解遗传算法的问题模型 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Bag { /// <summary> /// 背包类 /// </summary> public class Bag { public int Size { get; }

近期为做展示,改写了一个遗传算法求TSP的Java界面版,思路代码和 http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903 这篇文章思路是一样的,追加了Java用Graphics画点及画线做路径展示,展示部分做得比較粗糙,须要的拿走,效果图例如以下. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/wangqiuyun/7406201 另C#界面版:http://blog.csdn.net/wangqiuyun

package com.louis.tsp; /** * Project Name:GeneticAlgorithm * File Name:Individual.java * Package Name: * Date:2017年9月23日下午5:02:00 * Copyright (c) 2017, 2692613726@qq.com All Rights Reserved. * */ /** * ClassName:Individual * Function: 个体类 * Reason: T

参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.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,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)

N皇后问题描述 N皇后问题是一个经典的问题,在一个N*N的棋盘上放置N个皇后,每行一个并使其不能互相攻击(同一行.同一列.同一斜线上的皇后都会自动攻击). 遗传算法 遗传算法是局部束搜索的变形: 与自然选择过程相似,通过把两个父代结合产生后继(有性繁殖),而不是修改单一状态(无性繁殖). 1.通过结合两个状态来产生后继状态 2.从k个随机产生的状态开始(种群) 3.状态表示成字符串(染色体) 4.评估函数(适应值函数) 5.通过选择(轮盘赌选择法).交叉(杂交)和变异操作来产生新一代种群 6.半

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

遗传算法入门C1 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 遗传算法历史 遗传算法(GA)是从生物进化的角度考虑提出来的方法,19世纪达尔文在大量观察基础上总结了大自然进化规律,即优胜劣汰:后来孟德尔通过豌豆实验发现了遗传规律.分离规律和自由组合规律.遗传是指父代的基因将会遗传到子代中去,父代和子代具有相似性,同时,父代与子代也会有不同点,否则,从进化角度考虑,父代和子代无差别,物种没有出现进化.当子代中出现不适应生存的个体时,将会逐渐被环境淘汰,具有环境生存优势的个体将

嗯哼,上一篇博客中用Java实现了遗传算法求解TSP(Java版GA_TSP(我的第一个Java程序)),但明显求解效果不太好,都没太好意思贴出具体的结果,今天捣腾了下,对算法做了一些小改进,求解效果也稍微好了点.总算是能见人了,具体改进如下: (1)    选择操作由原先的单一轮盘赌策略(Roulette Strategy)改为轮盘赌策略 + 精英策略(Elite Strategy), 在保证解的多样性的基础上,强化集中搜索. (2)    在构建新种群方式上,将原先的无差别接受扰动改为不接受

嗯哼,时隔半年,再次有时间整理关于组合优化问题——旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP),这次采用的是经典遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行求解,利用C++语言进行编程实现.关于TSP问题以及GA的简单介绍,可参见我的另一篇文章:Java版GA_TSP(我的第一个Java程序). 各种启发式算法的整体框架大致都由以下几个操作组成:(1)初始解的产生:(2)解的评价(评价函数):(3)扰动算子:此外,还可以加上程序原始数据的导入等操作.

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.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,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

1. 什么是梯度下降法?   梯度下降法(Gradient Decent)是一种常用的最优化方法,是求解无约束问题最古老也是最常用的方法之一.也被称之为最速下降法.梯度下降法在机器学习中十分常见,多用于求解参数的局部最小值问题. 2. 梯度下降法的原理 引用维基百科中的一张图 简单来说,梯度下降法就是利用了函数沿梯度方向下降最快的原理来求解极小值,当然也可以沿梯度上升方向求解极大值.具体的原理就不赘述了,可以参考Gradient Decent 的维基百科 梯度下降法. 3. 梯度下降法的求解步骤