【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

TJUTCM-策士之九尾潜心弟子

CSDN实力新星

2023-08-12 18:39:02

【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

原文链接如下：https://blog.csdn.net/m0_65748531/article/details/132240806?spm=1001.2014.3001.5502

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内容详细，条理清晰

实数编码、算术交叉、非均匀变异、最好种群选择

本文介绍深度学习优化算法之一的遗传算法，主要包括选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异等知识点

在无人机编队位置规划中，常见的目标是最小化编队中无人机之间的距离，以实现紧密的编队编队。采用遗传算法是一种有效的方法，可以通过优化算法自动搜索最优的无人机位置配置，以实现编队的协同飞行和任务执行。接下来，我们需要定义遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。然后，我们需要定义遗传算法的核心部分，包括初始化种群、计算适应度、选择、交叉和变异等操作。在交叉操作中，我们可以使用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式来生成新的个体。最后，我们可以通过遗传算法得到最优的无人机位置配置，并输出结果。

本文将介绍基于MATLAB的遗传算法在无人机路径规划中的应用，并给出相应的源代码。通过合理设计适应度函数和选择、交叉、变异等操作，可以实现高效、安全和自主的无人机飞行任务。该算法通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作，以求解复杂的优化问题。适应度函数的目标是衡量每个个体的优劣程度，可以包括无人机的飞行时间、能耗、航线长度等指标。以上代码是一个简单的遗传算法框架，其中包含了初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等步骤。在迭代优化过程中，种群逐渐进化，通过选择、交叉和变异等操作，逐步搜索到更优的解。

然后，我们生成了随机起点、终点和障碍物。接下来，我们使用遗传算法优化的方法进行路径规划，包括初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉操作和变异操作。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异，来搜索最优解。本文介绍了基于遗传算法优化的维路径规划算法，并提供了相应的 MATLAB 仿真代码。通过遗传算法的选择、交叉和变异等基因操作，我们可以搜索到满足约束条件的最优路径。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程来搜索最优解，其中包括选择、交叉和变异等基因操作。

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