遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法,它借 用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方 面,并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时,首先要对待解决问题的模型结构 和参数进行编码,一般用字符串表示,这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续 空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS),暂不讨论。
上传时间: 2015-06-08
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1。《遗传算法的数学基础》,张文修、梁怡编着 西安交通大学出版社 2000年第一版 遗传算法(genetic algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术,已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章,第1章给出了遗传算法的几何理论,第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析,第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材,也可以作为研究遗传算法的参考书。
标签: 算法
上传时间: 2015-07-01
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8。《遗传算法及其应用》,陈国良等编着 人民邮电出版社 2001年第一版 本书系统全面地介绍了遗传算法的基本原理、设计方法及其并行实现,以及它在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络、模糊模式识别和人工生命等方面的应用。 本书可作为高等院校计算机、无线电电子学、自动控制、生物医学工程等有关专业高年级学生或研究生的教材和参考书,也可供从事人工智能、信息处理研究和应用的科技人员学习参考。
标签: 算法
上传时间: 2015-07-01
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9。《遗传算法原理及应用》,周明,孙树栋编着 国防工业出版社 1999年第一版 本书全面系统的介绍了遗传算法的基本原理、数学基础、各种主要实现技术,并给出了一些应用实例,同时还简单的介绍了进化计算的基本内容。本书具有系统性强、可读性强、可操作性强的特点。本书可供智能计算、自动控制、系统工程、优化计算、经济管理、运筹学、计算机等专业的研究人员、研究生、高年级大学生参考。
标签: 算法原理
上传时间: 2013-12-17
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遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法,它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想,仿效生物的遗传方式, 从随机生成的初始解群出发,开始搜索过程。解群中的个体称为染色体,它是一 串符号,可以是一个二进制字符串,也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后,根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作,适应度高的个体有较高的概率被选中并复制到下 一代,如此产生的子代通常优于父代,这个过程称为进化。上述过程循环执行直 至满足停机条件,最终使优化过程以大概率趋于全局最优解
上传时间: 2015-09-25
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遗传算法程序 主要程序 ga.m 遗传算法核心程序 BinaryExample.m 二进制编码应用程序 FloatExample.m 浮点编码的应用程序 相关算子及函数 initializega.m 种群初始化函数 simpleXover.m 用于二进制编码的简单交叉算子 arithXover.m 用于浮点编码的算术交叉算子 binaryMutation 用于二进制编码的变异算子 nonMutation.m 用于浮点编码的非均匀变异算子 roulette.m 轮盘选择算子 normGeomSelect.m 标准化几何分布排序选择算子 maxGenTerm.m 以最大进化代数为判别条件的进化终止函数 calcbits.m 计算二进制编码染色体串长度的函数 f2b.m 由浮点表达到二进制表达的转换函数 b2f.m 由二进制表达到浮点表达的转换函数 parse.m 字符串识别函数 delta.m 非均匀变异的变异量计算函数 exampleFn 一个二元函数 startup.m 进行路径设置
标签: BinaryExample FloatExample 程序 算法
上传时间: 2014-01-20
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对多目标优化算法NSGA-II算法的改进,该算法进化代数少,但是获得的最终效果特别好!
上传时间: 2015-10-29
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本文基于遗传算法思想,采用浮点数矩阵表示编码,在遗传算法的进化过程中加入一定的约束条件等方法,探讨了网络结构的设计和学习。经实例分析,在用于建立大坝安全监控预报模型的前馈神经网络设计中,该方法在满足一定约束条件下,能同时有效地寻找合适的网络结构和相应的参数(神经网络的权值和阈值),且在精度和速度上都有较大的提高,为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。
标签: 算法
上传时间: 2015-11-15
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是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。通过全老师耐心的讲解,我已经清楚了简单遗传算法的处理过程,遗传算法的基本操作包括:编码、初始群体的生成、适应度评估检测、选择、杂交操作、变异。下面是我用Java编写的一个简单遗传算法的程序,求解的题目
上传时间: 2013-11-27
上传用户:上善若水
Csharp实现蚁群算法解决TSP问题,主要是一种模拟生物的进化:用信息素来引导蚂蚁向比较好的方向前进.是学习该算法的很好的参考源码
上传时间: 2016-01-08
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