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java遗传算法编程

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java遗传算法编程相关知识

  • 遗传算法
    1、遗传算法的概念       遗传算法是借鉴生物进化过程而提出的一种算法,这是一种随机化算法,是建立在不确定性基础上的。算法模拟了种群一代一代进化的过程:通过评估函数进行优胜劣汰的选择,通过交叉和变异来模拟生物的进化。优胜劣汰是遗传算法的核心,根据优胜劣汰的策略的不同,算法最终的效果也是不同的。遗传算法将实际问题的解定义为进化对象的个体,对若干个体组成的种群进行选择、交叉(杂交)和变异处理,就这样每次对种群进行一次这样的处理,种群就视为进化了一代,循环往复,只要选择的评估和选择策略合适,若干次进化后种群中就会出现优秀的个体(即问题的近似最优解)。需要注意的是,遗传算法并不是一个具体的算法,它只是一种思想,针对不同的问题,遗传算法的设计都是各不相同的。 2、遗传算法的原理      遗传算法依据是物竞天择,适者生存,说到进化论,就先复习一下初中的生物学知识。基因指的是一个单独的遗传因子,包
  • 10分钟搞懂遗传算法
    大自然有种神奇的力量,它能够将优良的基因保留下来,从而进化出更加强大、更加适合生存的基因。遗传算法便基于达尔文的进化论,模拟了自然选择,物竞天择、适者生存,通过N代的遗传、变异、交叉、复制,进化出问题的最优解。遗传算法看似神奇,但实现思路却较为简单。本文先跟大家介绍遗传算法的基本思想,然后用遗传算法来解决一个实际问题,最后给出遗传算法的代码实现和解析。废话不多说,现在就开始吧~ 遗传算法 在开始之前,我们先来了解下遗传算法中的几个概念。 概念1:基因和染色体
  • 遗传算法详解(GA)(上)
    遗传算法        照例先给出科学定义:       遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。      再给出相关术语:(各位看看就好,后面都会涉及到,再细说)基因型(genotype):性状染色体的内部表现;表现型(phenotype):染色体决定的性状的外部表现,或者说,根据基因型形成的个体的外部表现;进化(evolution):种群逐渐适应生存环境,品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。适应度(fitness):度量某个物种对于生存环境的适应程度。选择(selection):以一定的概率从种群
  • C++ 遗传学SFLA混合蛙跳算法
    蛙跳算法(Shuffled Frog Leading Algorithm)是一种启发式算法,通过启发式函数进行启发式搜索,从而找到组合最优问题的解。他结合了以遗传为基础的memetic算法和以社会行为为基础的粒子群优化算法的优点。也可以说SFLA=SCE+PSO一、问题概念:蛙跳算法的思想是:在一片湿地中生活着一群青蛙。湿地内离散的分布着许多石头,青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。每只青蛙都具有自己的文化。每只青蛙的文化被定义为问题的一个解。湿地的整个青蛙群体被分为不同的子群体,每个子群体有着自己的文化,执行局部搜索策略。在子群体中的每个个体有着自己的文化,并且影响着其他个体,也受其他个体的影响,并随着子群体的进化而进化。当子群体进化到一定阶段以后,各个子群体之间再进行思想的交流(全局信息交换)实现子群体间的混合运算,一直到所设置的条件满足为止。二、解决思路:在SFLA中,种群被分为若干个子群(memeplex),每一个子群包括一定数量的青蛙。

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