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標(biāo)簽 > 遺傳算法
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)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(gè)種群(population)開始的,而一個(gè)種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individual)組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體(chromosome)帶有特征的實(shí)體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個(gè)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(gè)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(shí)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(jìn)行簡化,如二進(jìn)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(gè)體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個(gè)體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進(jìn)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(gè)過程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)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(gè)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(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)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(gè)種群(population)開始的,而一個(gè)種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individual)組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體(chromosome)帶有特征的實(shí)體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個(gè)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(gè)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(shí)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(jìn)行簡化,如二進(jìn)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(gè)體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個(gè)體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進(jìn)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(gè)過程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)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(gè)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(jìn)化規(guī)律而...
本文簡要地對(duì)遺傳算法進(jìn)行闡述,讓以前沒有接觸過遺傳算法的人有個(gè)大概的認(rèn)識(shí),并了解遺傳算法的工作原理
2019-11-30 標(biāo)簽:遺傳算法 7577 0
遺傳算法(GA)是從代表問題可能潛在的解集的一個(gè)種群(population)開始,而一個(gè)種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individ...
第二次AI熱潮伴隨著計(jì)算機(jī)的普及,出現(xiàn)在1980年代。這時(shí)期所進(jìn)行的研究,是以灌輸「專家知識(shí)」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 7761 0
一個(gè)人只有有了很好的計(jì)算機(jī)知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí),才能在算法的學(xué)習(xí)上不斷進(jìn)步。不管算法都么簡單,都要自己親手實(shí)踐,只有不斷認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤、不斷發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤,才能不斷提高自...
2018-03-12 標(biāo)簽:遺傳算法 2.4萬 0
關(guān)于如何「訓(xùn)練」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分經(jīng)驗(yàn)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(yàn)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 7555 0
小生境遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑優(yōu)化技術(shù)
小生境遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑優(yōu)化技術(shù) 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃是機(jī)器人學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,也是人工智能與機(jī)器人學(xué)的一個(gè)結(jié)合點(diǎn)。不論是
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進(jìn)混合遺傳算法
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進(jìn)混合遺傳算法 本文提出一種基于改進(jìn)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(hào)的排列順序
基于粒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法優(yōu)化的人臉識(shí)別算法立即下載
類別:電子資料 2023-07-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法人臉識(shí)別
類別:物聯(lián)網(wǎng) 2023-07-18 標(biāo)簽:遺傳算法圖像分割
在測試數(shù)據(jù)進(jìn)化生成時(shí)動(dòng)態(tài)撲捉稀有數(shù)據(jù)立即下載
類別:模擬數(shù)字論文 2022-07-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)遺傳算法軟件測試
基于否定選擇遺傳算法的路徑覆蓋測試數(shù)據(jù)生成立即下載
類別:模擬數(shù)字論文 2022-07-10 標(biāo)簽:遺傳算法軟件測試測試數(shù)據(jù)
基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其仿真研究立即下載
類別:人工智能 2021-05-31 標(biāo)簽:遺傳算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
遺傳算法及其應(yīng)用書籍的詳細(xì)資料說明立即下載
類別:模擬數(shù)字 2019-03-01 標(biāo)簽:遺傳算法人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)
雖然結(jié)果不錯(cuò),但是我還是想做得更好。于是,我開始研究可以提高分?jǐn)?shù)的優(yōu)化方法。結(jié)果我果然找到了一個(gè),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...
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(jī)器來實(shí)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...
分形圖像壓縮技術(shù)是利用數(shù)字圖像本身固有的自相似性,在分形理論的指導(dǎo)下,把圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橄嚓P(guān)的分形參數(shù),從而達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮的目的。在一些情況下分形壓縮...
遺傳算法對(duì)PFC控制電路的優(yōu)化設(shè)計(jì)分析
本文對(duì)遺傳算法操作方法的改進(jìn)及其對(duì)遺傳算法的性能影響進(jìn)行了討論,并對(duì)欲采用的遺傳操作的具體實(shí)現(xiàn)作了進(jìn)一...
遺傳算法和擾動(dòng)觀察法實(shí)現(xiàn)的MPPT算法
遺傳算法和擾動(dòng)觀察法實(shí)現(xiàn)的MPPT算法 在所有可再生能源利用中,光伏發(fā)電無疑是最有發(fā)展前景的。但是,光伏發(fā)電系統(tǒng)的一個(gè)主要缺點(diǎn)是它的輸出
引言 支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)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確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較好區(qū)分...
2010-02-12 標(biāo)簽:遺傳算法 1083 0
基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇 引言 支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)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
基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)
基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì) 提出了一種基于計(jì)算機(jī)數(shù)值計(jì)算的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)的新方法,首先把求解電路參數(shù)的問題數(shù)學(xué)化為
2009-12-08 標(biāo)簽:遺傳算法 960 0
矩形平面陣列天線旁瓣電平優(yōu)化的遺傳算法 本文運(yùn)用遺傳算法對(duì)不等幅不等距矩型平面陣列的最大相對(duì)旁瓣電平
2009-10-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1635 0
遺傳算法的發(fā)展 進(jìn)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(gè)時(shí)期:萌芽
2008-12-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1717 1
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