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標(biāo)簽 > 遺傳算法
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群(population)開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individual)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個基因的集合,其內(nèi)部表現(xiàn)(即基因型)是某種基因組合,它決定了個體的形狀的外部表現(xiàn),如黑頭發(fā)的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此,在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜,我們往往進行簡化,如二進制編碼,初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代(generation)演化產(chǎn)生出越來越好的近似解,在每一代,根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境,末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼(decoding),可以作為問題近似最優(yōu)解。
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群(population)開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individual)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個基因的集合,其內(nèi)部表現(xiàn)(即基因型)是某種基因組合,它決定了個體的形狀的外部表現(xiàn),如黑頭發(fā)的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此,在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜,我們往往進行簡化,如二進制編碼,初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代(generation)演化產(chǎn)生出越來越好的近似解,在每一代,根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境,末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼(decoding),可以作為問題近似最優(yōu)解。
遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美國的 John holland于20世紀(jì)70年代提出,該算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而...
一個人只有有了很好的計算機知識和數(shù)學(xué)知識,才能在算法的學(xué)習(xí)上不斷進步。不管算法都么簡單,都要自己親手實踐,只有不斷認識錯誤、不斷發(fā)現(xiàn)錯誤,才能不斷提高自...
2018-03-12 標(biāo)簽:遺傳算法 2.4萬 0
遺傳算法(GA)是從代表問題可能潛在的解集的一個種群(population)開始,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individ...
第二次AI熱潮伴隨著計算機的普及,出現(xiàn)在1980年代。這時期所進行的研究,是以灌輸「專家知識」作為規(guī)則,來協(xié)助解決特定問題的“專家系統(tǒng)”(Expert ...
2018-04-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法AI 7834 0
關(guān)于如何「訓(xùn)練」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分經(jīng)驗與見解
本文是作者關(guān)于如何「訓(xùn)練」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分經(jīng)驗與見解,處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念外,這篇文章還描述了梯度下降(GD)及其部分變體。此外,該系列文章將在在后面...
2017-12-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法ardm 7631 0
小生境遺傳算法的移動機器人路徑優(yōu)化技術(shù) 移動機器人路徑規(guī)劃是機器人學(xué)的一個重要研究領(lǐng)域,也是人工智能與機器人學(xué)的一個結(jié)合點。不論是
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進混合遺傳算法
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進混合遺傳算法 本文提出一種基于改進的混合遺傳算法的配電網(wǎng)重構(gòu)算法,在算法中使用可操作開關(guān)支路的整數(shù)編號的排列順序
遺傳算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用立即下載
類別:傳感器技術(shù)論文 2009-09-24 標(biāo)簽:傳感器遺傳算法
多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型立即下載
類別:網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2017-12-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法網(wǎng)絡(luò)流量
一種改進的自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-11-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法BP
基于遺傳算法和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別方法立即下載
類別:網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2011-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法Hopfield
類別:模擬數(shù)字 2019-03-01 標(biāo)簽:遺傳算法人工智能機器學(xué)習(xí)
類別:數(shù)字信號處理論文 2009-03-14 標(biāo)簽:遺傳算法
遺傳算法及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用(電子書)免費下載立即下載
類別:電子書籍 2012-01-18 標(biāo)簽:遺傳算法電力系統(tǒng)
解析人工智能的3大浪潮、3大技術(shù)和3大應(yīng)用
所謂人工智能(Artificial Intelligence;縮寫:AI),是指以人工方式讓機器來實現(xiàn)人類所具有智慧的技術(shù)。只不過,目前能完全模擬人類智...
遺傳算法的運算過程 選擇(復(fù)制): 根據(jù)各個個體的適應(yīng)度,按照一定的規(guī)則或方法,從第t代群體P(t)中...
2008-12-20 標(biāo)簽:遺傳算法 4114 1
遺傳算法的發(fā)展 進化算法與其他科學(xué)技術(shù)一樣,都經(jīng)歷一段成長過程,逐漸發(fā)展壯大。此過程可 大致分為三個時期:萌芽
2008-12-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1750 1
矩形平面陣列天線旁瓣電平優(yōu)化的遺傳算法 本文運用遺傳算法對不等幅不等距矩型平面陣列的最大相對旁瓣電平
2009-10-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1680 0
基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇 引言 支持向量機是一種在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機器學(xué)習(xí)方法[1],通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精
雖然結(jié)果不錯,但是我還是想做得更好。于是,我開始研究可以提高分數(shù)的優(yōu)化方法。結(jié)果我果然找到了一個,它叫遺傳算法。在把它應(yīng)用到超市銷售問題之后,最終我的分...
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