一、TSP简介 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的
一、TSP简介 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的
前言： 我们现在假设n个工厂每天早上同时发出需求，即想要哪个工厂的多少货。然后进行统一分配，这样做能好做一些，后期我们再实现有单独的工厂发出订单，然后单独调度解决。目前代码只考虑总体所有工厂的调度。 一、我们有三个输入参数： 1、首先是各个工厂（即节点）间的 距离（此例题中是
五、并行遗传算法 笔者最近在学习遗传算法，希望可以通过笔记对遗传算法做一个简要的介绍与记录。也欢迎小伙伴们一起学习交流。 文章目录 五、并行遗传算法5.1 遗传算法的并行化5.1.1 遗传算法并行化的目的5.1.2 遗传算法的并行性分析5.1.3 并行遗传算法的实现方法分类5.1.4
多目标优化的python代码中用到deap框架，首先要在命令行安装deap： pip install deap 安装后deap下的一些常用的方法就可以使用了，下面是一些我第一次见的新工具。 creator.create(“FitnessMin”, base.Fitness, weights=(-1.0,)) 这里代表创建一个名为“FitnessMin”的单目标最
一、模型介绍 1.1 遗传算法 遗传算法(GA，Genetic Algorithm)，也称为进化算法。遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，因此不同于其他求解最优解的算法，遗传算法不存在求导和对函数连续性的限定，采用概
遗传算法 遗传算法的本质： 创建族群交换染色体信息染色体信息变异族群的优胜劣汰 代码本质： 创建随机解集两解交换信息选择信息变异去除劣势的解 例题： 在一个长度为n的数组nums中选择十个元素，使得十个元素的和与原数组的所有元素之和的1/10无限接近。如
一、无人机简介 0 引言 随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问
一、VRP简介 1 VRP基本原理 车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况，可以简述为：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例
一、遗传算法简介 1 引言 2 遗传算法理论 2.1 遗传算法的生物学基础 2.2 遗传算法的理论基础
博主之前学习了遗传算法的原理内容，为了防止忘记，写了这篇博客，也可供初学者参考一二，如有不正确的地方，还望指正，希望和各位共同进步。 遗传算法是一种经典的优化算法，说白了就是找最值，基本的原理就是通过在规定的区间内不断地搜索解方案，比较挑选出其中的最值。 0 绪论
遗传算法（Genetic Algorithm,GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，用于解决寻找最优解的问题。 它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论以及孟德尔的遗传学说。 遗传算法的一般步骤为： 1.随机产生种群 2.确定个体适应度函数，判断个
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 二、极限学习机
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。 （完整代码在我的 GitHub 链接在文末） 《超级马里奥大陆》是任天堂开发的一款平台游戏，它讲述了一个勇敢的水管工马里奥拯救公主的故事。 下面
1.整体流程（有不懂的地方可以在评论区留言） 初始化种群，计算适应性，选择，交叉，变异，更新并评估，判断是否达到最大迭代次数，输出最佳目标函数 2.求9*sin(5*x)+8*cos(4*x)最优值（matlab） clear all; popsize=20; %群体大小 chromlength=10; %字符串长度（个体长度） pc=0.7; %交叉概率
对于最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，主要求最优解的方法有三种：枚举法、启发式算法、搜索算法。 遗传算法就是全局搜索算法。 遗传算法中最优解的搜索过程是模仿生物的进化过程，使用所谓的遗传算子（Genetic operators）作用于群体P(t)中，进行下述遗传操作，从而得到新一代群体P(t+
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
## 一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂
优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
