簡單的遺傳演算法例項

阿新 • • 發佈：2018-12-31

==================== RESTART: /Users/zxy/Documents/GA.py ====================
DZTCoKbpFIPjMGlnXW00:00:00.000334
DZTCtKbpFIPjMGlnXW10:00:00.137380
DZTCtKbpFIPjrGlnXW20:00:00.250656
DZTCtibpFIPjrGlnXW30:00:00.371055
DZTCtibpFIPjrGlhXW40:00:00.464222
DZTCtibpFIPjrGlhmW50:00:00.583061
GZTCtibpFIPjrGlhmW60:00:00.703987
GZTCtibpFIPjrilhmW70:00:00.800174
GZTCtibpAIPjrilhmW80:00:00.900482
GZTCtib AIPjrilhmW90:00:00.972964
GeTCtib AIPjrilhmW100:00:01.082624
GeTCtib AIPjrithmW110:00:01.202221
GenCtib AIPjrithmW120:00:01.324595
Genetib AIPjrithmW130:00:01.398448
Genetib AlPjrithmW140:00:01.474818
Genetib AlgjrithmW150:00:01.567963
Genetib Algjrithm!160:00:01.684794
Genetib Algorithm!170:00:01.743722
Genetic Algorithm!180:00:01.823464
2417

簡單的遺傳演算法例項

==================== RESTART: /Users/zxy/Documents/GA.py ==================== DZTCoKbpFIPjMGlnXW00:00:00.000334 DZTCtKbpFIPjMGlnXW10:00:00.137380 DZTCtKbpF

【建模必備】遺傳演算法應用舉例（簡單的一元函式優化例項）

如果喜歡這裡的內容，你能夠給我最大的幫助就是轉發，告訴你的朋友，鼓勵他們一起來學習。 If you like the content here, you can give me the greatest help is forwarding, tell you

Python遺傳演算法框架使用例項（二）多目標優化問題Geatpy for Python與Matlab的對比學習

在前面幾篇文章中，我們已經介紹了高效能Python遺傳和進化演算法框架——Geatpy的使用及一些案例。本篇就一個多目標優化例項進行展開講述，並且與使用Matlab工具箱得到相近效果進行一些對比： Geatpy已於2018.09.20更新至1.0.6版本

matlab手寫遺傳演算法解決一元函式最值問題（例項）

問題：找出y=x4-4x3+3x+5 （xÎ[0,6]）在[0,6]之間的最小值。思路：用33位0，1變數來編碼x,3位編碼整數，30位編碼小數。理論上30位編碼小數可以將最小值對應的x精確到小數點後九位. 下面是我解決這個問題所有的函式，複製就可以運行了，不明白可以私

2.遺傳演算法matlab實現（2）：再加例項兩個（一元二元完整作圖，二維圖形,三維圖形以及進化過程圖）

（1）直接在命令視窗輸入以下程式碼: figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函式自變數範圍[1,2] ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]);

Python遺傳演算法程式碼例項講解

目錄例項：程式碼講解：難度較大的程式碼：全部程式碼：例項：求解函式的最大值y=xsin(10x)+xsin(2x),自變數取值：0--5，用Python畫出的影象如下（注：此程式碼好像有一些感覺不對的地方，首先:沒有保留那些適應度

物流路徑規劃用遺傳演算法解決例項

網上有很多關於遺傳演算法的教程，但基本千篇一律。這次物流課做了一個跟路徑規劃相關的案例，拿出來與大家分享。先貼案例。案例摘自《企業物流管理》。《 R&T批發公司》 R&T批發公司給全印度的零售商批發日用商品。公司在全國有很

遺傳演算法的簡單使用

1、示例說明前幾天記了一下遺傳演算法的基本概念，我們知道，遺傳演算法就是模擬達爾文生物進化論而提出來的演算法。這裡提供一個遺傳演算法使用的簡單示例，在這個示例中，有一條吃老鼠的蛇，這條蛇只吃體型較小的老鼠，老鼠種群經過N代繁殖，

遺傳演算法的發展現狀與應用例項

.1 引言近年來 ,遺傳演算法 (GA)的卓越效能引起人們的關注 .對於以往難以解決的函式優化問題 ,複雜的多目標規劃問題 ,工農業生產中的配管、配線問題 ,以及機器學習 ,圖象識別 ,人工神經網路的權係數調整和網路構造等問題 ,GA是最有效的方法之一 .雖然GA在許多優化問題中都有成功的應用 ,但其本身也

遺傳演算法原理及演算法例項

這裡選用參考3中的例項：計算函式的最小值，其中每個變數的取值區間都是[-1, +1]。首先，確定適應度的函式： function y = my_fitness(population) % population是隨機數[0,1]矩陣，下面的操作改變範圍為[-1,1] population = 2 *

用python實現簡單的遺傳演算法

今天整理之前寫的程式碼，發現在做數模期間寫的用Python實現的遺傳演算法，感覺還是挺有意思的，就拿出來分享一下。首先遺傳演算法是一種優化演算法，通過模擬基因的優勝劣汰，進行計算（具體的演算法思路什麼的就不贅述了）。大致過程分為初始化編碼、個體評價、選擇，交叉，變異

（轉）用遺傳演算法優化BP神經網路的Matlab程式設計例項

此文章首次在simwe公開發表，屬於GreenSim團隊原創作品，轉載請註明！由於BP網路的權值優化是一個無約束優化問題，而且權值要採用實數編碼，所以直接利用Matlab遺傳演算法工具箱。以下貼出的程式碼是為一個19輸入變數，1個輸出變數情況下的非線性迴歸而設計的，如果要應用於其它情況，只需改動編解碼函式即可

進化計算之遺傳演算法的簡單介紹

作為一個演算法的初學者，最近看了一下計算智慧（人工智慧的一個重要領域）的相關內容。。。在這裡簡單介紹一下進化計算中的遺傳演算法吧大概吧。。。這種綜述性的暫且看看吧。。。遺傳演算法（Genetic Algorithm, GA)是一種隨機自適應的全域性搜尋

簡單的遺傳演算法（Genetic algorithms）-吃豆人

遺傳演算法簡介：一直都在收聽卓老闆聊科技這個節目，最近播出了一起人工智慧的節目，主要講的是由霍蘭提出的遺傳演算法，在目中詳細闡述了一個有趣的小實驗：吃豆人。首先簡單介紹下遺傳演算法： 1：為了解決某個具體的問題，先隨機生成若干個解決問題的實體，每個實體

遺傳演算法簡單函式優化

基本原理：遺傳演算法是一種典型的啟發式演算法，屬於非數值演算法範疇。它是模擬達爾文的自然選擇學說和自然界的生物進化過程的一種計算模型。它是採用簡單的編碼技術來表示各種複雜的結構，並通過對一組編碼表示進行簡單的遺傳操作和優勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜尋的方向。遺傳演算法的操作物件是一群二進位制串（稱為

遺傳演算法解決推箱子問題

遺傳演算法遺傳演算法（Genetic Algorithm）是一類借鑑生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜尋方法。最早聽說這個演算法是在一門公選課上，當時瞭解的還包括蟻群演算法等。總之，這種演算法通過模擬自然界物種的繁衍，來尋找適宜生存的種群，達到尋找相

rabbitmq(一)搭建以及建立簡單的程式碼例項

使用Docker搭建的rabbitMqdocker pull拉取映象 docker pull rabbitmq:management 啟動映象 docker run -d --name rabbitmq -p 5671:5671 -p 5672:5672 -p 4369:4369 -p

從簡單的演算法初探過程彙編　棧幀指標

從簡單的演算法初探過程彙編　棧幀指標作者：zcabcd123 從簡單的演算法初探過程彙編轉載自　搗亂小子趁年輕，用程式碼實現夢想 — daoluan.net 不忽視彙編　　較於我們日常接觸的高階語

遺傳演算法解決尋路問題——Python描述

概要我的上一篇寫遺傳演算法解決排序問題，當中思想借鑑了遺傳演算法解決TSP問題，本質上可以認為這是一類問題，就是這樣認為：尋找到一個序列X，使F（X）最大。詳解介紹排序問題：尋找一個序列，使得這個序列的逆序對的倒數最大。 TSP問題：尋找一個序列，使得這個序列的總路徑長的倒數最大。這兩個問題

PHP實現大轉盤抽獎演算法例項

本文主要向大家介紹了PHP語言實現大轉盤抽獎演算法，通過具體的例項向大家展示，希望對大家學習PHP抽獎有所幫助。流程：1.拼裝獎項陣列，2.計算概率，3.返回中獎情況程式碼如下：中獎概率 ' v ' 可以在後臺設定，傳到此方法中，注意傳整數 1 function get_gift(){ 2