遗传算法，或着是优化算法

strawberryyeah 2003-08-20 10:42:20

遗传算法，或着是优化算法

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computersim 2003-11-22

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gaplayground

strawberryyeah 2003-08-27

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我想问的是各位大侠有没有“遗传”算法的源码

xyzxyz1111 2003-08-21

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你在问什么呀？

ellenma12 2003-08-21

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up

lkenshin 2003-08-21

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是啊,先去google搜一搜n_n

nullhue 2003-08-21

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到google去找吧

strawberryyeah 2003-08-21

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为什么没有人回答我啊，我很伤心。

精通matlab优化算法实战篇,主要包括决策树与随机森林算法、遗传算法、免疫算法、极限学习机、贝叶斯分类器和BP_ADABOOST算法强分类器和弱分类器、支持向量机、蚁群算法、模拟退火算法、降维与特征选择包括最小二乘法和主成分分析法、粒子群算法。

遗传算法优化BP神经网络分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和 BP神经网络预测3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，进而确定遗传算法个体的编码长度。因为遗传算法优化的参数是 BP神经网络的初始权值和阈值,只要网络的结构已知，权值和阈值的个数就已知了。种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值,个体通过

与遗传算法的第一次接触 遗传算法的基本概念基本定义 遗传算法的基本流程 遗传算法过程中的具体操作参数的编码二进制编码 Gray编码实数编码有序编码初始群体的设定适应度函数的计算遗传操作设计选择selection 交叉crossover 变异mutation 控制参数的设定求解优化问题的实例问题描述问题分析算法设计个体编码适应值函数选择策略杂交算子变异算子参数设置

前几天，在听了学长关于遗传优化算法应用在考虑TMD作用的地震分析之后，感觉到优化算法一系列的优化算法的强大之处。回来也趁热打铁查了一下资料，大致理解一下遗传算法的机理。下面就记录分享一下吧。一、遗传算法简介顾名思义，遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法，通过借助遗传学的原理，经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体（适者生存）

多极值点函数具有多个极值,对此问题,传统的优化技术很容易陷人局部最优解,求得全局优化解的概率不高,可靠性低;为此,建立尽可能大概率的求解全局优化解算法是求解函数优化的一个重要问题。在MATLAB中,可以使用遗传算法接近标准优化算法无法解决或者很难解决的优化问题。遗传算法的搜索能力主要由选择算子及交叉算子赋存,变异算子尽可能保证算法达到全局最优，避免陷入局部最优。在使用遗传算法求解优化的时候,经常会用到工具箱globaloptimdemos内的绘制函数图形的函数plotobective。例1 使用 MA

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