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標(biāo)簽 > 遺傳算法
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(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種群(population)開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individual)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個基因的集合,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,我們往往進行簡化,如二進制編碼,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)問題域中個體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進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)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(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種群(population)開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individual)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個基因的集合,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,我們往往進行簡化,如二進制編碼,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)問題域中個體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進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)大自然中生物體進化規(guī)律而...
遺傳算法(GA)是從代表問題可能潛在的解集的一個種群(population)開始,而一個種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個體(individ...
第二次AI熱潮伴隨著計算機的普及,出現(xiàn)在1980年代。這時期所進行的研究,是以灌輸「專家知識」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 7775 0
一個人只有有了很好的計算機知識和數(shù)學(xué)知識,才能在算法的學(xué)習(xí)上不斷進步。不管算法都么簡單,都要自己親手實踐,只有不斷認(rèn)識錯誤、不斷發(fā)現(xiàn)錯誤,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 7575 0
小生境遺傳算法的移動機器人路徑優(yōu)化技術(shù) 移動機器人路徑規(guī)劃是機器人學(xué)的一個重要研究領(lǐng)域,也是人工智能與機器人學(xué)的一個結(jié)合點。不論是
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進混合遺傳算法
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進混合遺傳算法 本文提出一種基于改進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)進化生成時動態(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器學(xué)習(xí)
雖然結(jié)果不錯,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,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器來實現(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)到對數(shù)據(jù)進行壓縮的目的。在一些情況下分形壓縮...
引言 支持向量機是一種在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機器學(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,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分...
2010-02-12 標(biāo)簽:遺傳算法 1088 0
基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇 引言 支持向量機是一種在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機器學(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
基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計 提出了一種基于計算機數(shù)值計算的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計的新方法,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 968 0
矩形平面陣列天線旁瓣電平優(yōu)化的遺傳算法 本文運用遺傳算法對不等幅不等距矩型平面陣列的最大相對旁瓣電平
2009-10-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1647 0
遺傳算法的發(fā)展 進化算法與其他科學(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 大致分為三個時期:萌芽
2008-12-20 標(biāo)簽:遺傳算法 1728 1
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