遗传算法及其代码实现（占坑）

最新推荐文章于 2025-08-04 19:27:18 发布
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#演化算法

博客主要提及了遗传算法，遗传算法属于演化算法范畴，在信息技术领域常用于解决优化问题等，是一种重要的算法。

遗传算法

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神经网络训练数据增强的10种实用技巧
AIGC应用创新大全的博客
05-31 698
在深度学习领域，“数据决定上限，模型逼近上限”是公认的真理。但现实中，高质量标注数据往往稀缺（比如医学影像、工业缺陷检测），直接训练容易导致模型“死记硬背”（过拟合）。本文聚焦图像数据增强，覆盖从传统几何变换到高级策略的10种实用技巧，帮你用“数据变魔术”的方式提升模型泛化能力。本文先通过“照片变装秀”的故事引出数据增强的本质，再拆解10种技巧（含代码+场景），最后用CIFAR-10实战案例演示组合使用效果，带你从“知道”到“会用”。数据增强：通过变换增加数据多样性，解决数据不足和过拟合问题。两大类型。
【AI驱动网络】
weixin_49199313的博客
06-20 888
AI驱动网络通过机器学习模型实时分析流量、设备状态及环境变化，动态调整配置策略。
遗传算法代码实现
04-20
matlab写的基础遗传算法的代码，可以在此基础上进行不断的修改适用于实际问题
遗传算法及其代码实现
04-24
遗传算法介绍和算法实现，方便大家了解强大的遗传算法。
遗传算法matlab代码实现
12-11
遗传算法matlab代码，有详细说明，适合新手看。实现步骤简单。
遗传算法简单实现代码
10-26
这个是遗传算法的基本实现代码，通过学习这个代码可以帮助你掌握遗传算法的整个过程
提示工程架构师：优化提示算法的技巧
最新发布
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
08-04 776
作为一名提示工程架构师，你的核心任务远不止于编写几个提示技巧。你需要在系统层面构建一个高效的提示处理流水线（Prompt Pipeline）明确定义成本、质量、性能、健壮性目标。严格实施输入预处理（清洗、NER、意图识别）以保障基础质量。精打细算运用提示压缩（MEP、提炼、上下文摘要、相关示例检索）和动态模板化降低成本。智能构建提示，使用意图路由、RAG动态融合和高效对话记忆管理提升效果。精准调度运用成本/性能感知的模型路由算法，为每类请求找到最佳“计算引擎”。数据驱动。
步态参数手动调优避坑指南：常见问题诊断与高效优化流程
![步态参数手动调优避坑指南：常见...核心在于理解各参数的物理意义及其对系统动力学行为的影响路径。调优过程需建立“建模→仿真→实验→反馈”的闭环框架，结合理论分析与实测数据，逐步逼近理想步态。参数调整并非孤
A Comprehensive Measurement Study of Domain Generating Malware 原文翻译
weixin_42280274的博客
07-06 1558
A Comprehensive Measurement Study of Domain Generating Malware 原文翻译 摘要： 近年来，现代僵尸网络广泛采用了域生成算法（DGA）。主要目标是生成大量的域名，然后使用一小部分用于实际的C&C通信。这使得DGA对于botmasters来说非常有吸引力，可以强化僵尸网络的基础设施，并使其能够抵御黑名单和攻击，比如攻击。虽然早期的DGA被用作备份通信机制，但一些新的僵尸网络将其作为主要的通信方式，因此对DGA的详细研究显得尤为重要。 在本文中
遗传算法matlab实现代码
02-06
遗传算法（genetic algorithm）基于matlab的实现，代码可作参考。。。。。
遗传算法的Java实现源码
03-10
附件中是遗传算法的Java版本的代码实现，可以正常运行；下载者可以根据自己的应用场景来修改。
遗传算法方法介绍及其代码实现.zip
04-10
内含教学ppt以及matlab实现代码等 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
采用遗传网络算法实现非线性系统的神经网络控制 (2002年)
05-15
提出一种对于非线性系统遗传算法的神经网络控制模型，并给出了新的神经网络训练模型。该模型的主要优点是，优化网络连接权重，优化网络拓扑结构。
GA遗传算法最短路径万能通用matlab代码
07-10
GA 遗传算法 最短路径 万能代码 matlab
遗传算法详解及代码实现
qq_41230076的博客
05-14 9万+
遗传算法定义相关术语交叉变异产生子代完整过程遗传算法应用问题的提出与解决方案“袋鼠跳”问题爬山法（最速上升爬山法）模拟退火遗传算法遗传算法实现过程遗传算法的一般步骤遗传算法图解进化细节编码方法二进制编码浮点编码法符号编码法袋鼠染色体编码评价个体的适应度--适应度函数（fitness function）射杀一些袋鼠--选择函数（selection）遗传--染色体交叉(crossover)变异--基因突变(Mutation) 定义 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计
遗传算法Python代码实现
a_hui_tai_lang的博客
08-25 1万+
1. 遗传算法的科学定义 ​ 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理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。 ​ 其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。 ​ 遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选
遗传算法Matlab代码实现及算法函数封装
Wthirteen的博客
09-22 2439
遗传算法（GA）作为求解单目标优化问题的有效算法，自提出以来，便被广泛采用。该算法主要是模仿达尔文进化论，通过种群不断的进行自然选择、繁衍交叉变异，最终得到最优个体的过程。本文将详细介绍遗传算法的流程及各步骤的代码实现，并给出3个实例进行展示，最后给出已封装函数的参数介绍与使用示例。遗传算法最早是美国的Holland教授于1975 年在其专著中提出，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。
遗传算法详解 附python代码实现
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ha_ha_ha233的博客
06-10 22万+
遗传算法 遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。 问题引入 上面提到遗传算法是用来解决最优化问题的，下面我将以求二元函数： def F(x, y): return 3*(1-x)**2*np.exp(-(x**2)-(y+1)**2)- 10*(x/5 - x**3......
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