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遗传算法中群体规模跟城市个数有经验比例吗?
wts_net
2009-06-24 04:54:01
看到很多算法中都有结验比例,比如SA和ACO算法解决TSP问题时都有一个结验比例,但是遗传算法中没有找到呢?如果知道的人请告知.
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遗传算法中群体规模跟城市个数有经验比例吗?
看到很多算法中都有结验比例,比如SA和ACO算法解决TSP问题时都有一个结验比例,但是遗传算法中没有找到呢?如果知道的人请告知.
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无心人_过过小日子
2009-06-25
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有两种,都可以.
1)对父代变异,但要另选一个父代.(p复制+p交叉+p变异=1)
2)对子代编译.这时,对c1和c2分别按变异概率变异.
wts_net
2009-06-25
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[Quote=引用 1 楼 l7331014 的回复:]
GA中规模一般与遗传子长度关联不大,与代数有些关系.常用的规模100,代数2000.
[/Quote]
想问一下父代p1,p2交叉产生子代c1,c2,然后进行变异,那么变异是对p1,p2进行变异呢,还是c1,c2?
无心人_过过小日子
2009-06-24
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GA中规模一般与遗传子长度关联不大,与代数有些关系.常用的规模100,代数2000.
人工智能8—
遗传算法
实验
本文围绕
遗传算法
展开,介绍其原理,即模拟生物进化过程搜索最优解。阐述了算法流程,包括初始化
群体
、评估、选择、交配、变异等步骤。还进行代码实现及分析,探讨
城市
个数
、种群
个数
、交叉概率和变异概率对算法搜索能力和运行效率的影响,并给出相关结论。
计算智能——
遗传算法
解决TSP问题实验
本文围绕
遗传算法
解决TSP问题展开。介绍了
遗传算法
和TSP问题的定义,阐述算法流程及参数影响,给出相关代码。通过控制变量法进行实验,分析
城市
数量、
群体
规模
、交叉概率、变异概率等因素对结果的影响,还对比了
遗传算法
与蚁群算法在解决TSP问题上的异同。
基于
遗传算法
解决
城市
TSP问题
本文基于
遗传算法
解决
城市
TSP问题,介绍了算法原理,包括编码、生成初始种群等步骤。阐述了算法过程,如初始化、计算适应度等。通过实验分析不同参数对结果的影响,发现种群
规模
、交叉概率、变异概率和迭代次数等对找到最短路径有重要作用。
计算智能——基于
遗传算法
的TSP问题(课堂实验)
本文使用MATLAB分析
遗传算法
自身参数对解决TSP问题的影响,包括
城市
个数
、种群
个数
、迭代次数、交叉概率和变异概率等,并得出较优参数。同时对比了
遗传算法
与蚁群算法解决TSP问题的性能,发现
遗传算法
在30
城市
以下表现好,
城市
数量在30 - 50时蚁群算法更优。
【计算智能】关于
遗传算法
解决TSP
城市
问题的初步学习
本文围绕
遗传算法
解决TSP
城市
问题展开。先介绍
遗传算法
基本概念和TSP问题,接着进行参数测试,包括种群
规模
、
城市
个数
、交叉概率和变异概率,分析各参数对算法结果和运行时间的影响,最后给出代码附录,如main.m等。
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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