智能计算遗传算法实例下载

weixin_39820835 2019-07-08 04:30:17

智能计算遗传算法实例，在VC6.0上已实现
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智能计算遗传算法实例，在VC6.0上已实现

本文主要包含以下内容： 遗传算法和粒子群的程序设计的一般结构。主要介绍两类算法的程序设计中主要思想。介绍在 Matlab 编程中一些需要注意的细节。在实际编程现中，结合 Matlab 语言的特色，可以将程序效率发挥到极致。一个 遗传算法实例和一个粒子群算法实例。针对 遗传算法下面作几点说明 1. 适应度与编码针对具体问题，遗传算法首要面对的是编码方式的选择和适应度函数的选择。两者的影响主要有两方面一是对结果好坏的影响二是对计算复杂度的影响。 2. 概率常数设置接下来就是概率常数的设置。一是染色体杂交时所设置的概率，二是染色体变异时所设置的概率。概率设置的不同对算法的收敛快慢影响比较大，针对一类问题，可以根据经验获取经验参数。 3. 迭代终止条件的选取上述算法时采取的既定迭代次数停止作为终止，另外还可以设置迭代多少次适应度值改变不大而跳出循环，也可设置达到预定使用度值即可跳出循环。即一类是既定次数停止，一类是根据适应度值停止，根据具体问题可自定义设置迭代终止条件，以避免死循环。

手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架，并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力，这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步：一是在讲Demo的时候，对相关领域问题进行分析（比如介绍什么是超分辨率，有什么作用）、预训练模型的来龙去脉（来自那篇论文，用什么训练的）、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解；二是基本上对所有的代码进行重构，也就是能够让例子独立出来，并且给出了带有较详细注释的代码；三是注重实际运用，将Demo进一步和实时视频处理框架融合，形成能够独立运行的程序，方便模型落地部署；四是重难点突出、注重总结归纳，对OpenVINO基本框架，特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解，帮助学习理解；五是整个课程准备精细，每一课都避免千篇一律，前一课有对后一课的预告，后一课有对前一课的难点回顾，避免学习过程中出现突兀；六是在适当的时候拓展衍生，不仅讲OpenVINO解决图像处理问题，而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容，帮助拓展视野，增强对行业现状的了解。基本提纲：1、课程综述、环境配置2、OpenVINO范例-超分辨率（super_resolution_demo）3、OpenVINO范例-道路分割（segmentation_demo）4、OpenVINO范例-汽车识别（security_barrier_camera_demo）5、OpenVINO范例-人脸识别（interactive_face_detection_demo）6、OpenVINO范例-人体姿态分析（human_pose_estimation_demo）7、OpenVINO范例-行人车辆分析（pedestrian_tracker_demo）8、NCS和GOMFCTEMPLATE9、课程小结，资源分享

遗传算法原理生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。

MATLAB 智能算法30个案例分析与详解 BP神经网络 遗传算法,GA算法种群交叉变异设菲尔德遗传算法工具箱包含全部MATLAB程序 遗传算法中常用函数 1. 创建种群函数—crtbp 2. 适应度计算函数—ranking 3. 选择函数—select 4. 交叉算子函数—recombin 5. 变异算子函数—mut 6. 选择函数—reins 7. 实用函数—bs2rv 8. 实用函数—rep 遗传算法工具箱应用举例 1. 一元函数优化 2. 多元函数优化

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