遗传算法详解（转载）

最新推荐文章于 2025-05-09 22:14:47 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 遗传算法 GA
【老生谈算法】matlab实现遗传算法选取最优参数——遗传算法
m0_53407570的博客
07-15 1500
在这里使用启发式算法GA（遗传算法）来进行参数寻优，用网格划分(gridsearch)来寻找最佳的参数c和g，虽然采用网格搜索能够找到在CV意义下的最高的分类准确率，即全局最优解，但有时候如果想在更大的范围内寻找最佳的参数c和g会很费时，采用启发式算法就可以不必遍历网格内的所有的参数点，也能找到全局最优解。关于遗传算法这里不打算过多介绍，想要学习的朋友可以自己查看相关资料。本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载。...
数学建模学习（91）：快速非支配排序的遗传算法（NSGA-II）多目标寻优
全栈川川
08-13 1518
NSGA-II算法基本知识与Python案例实现，通用的教程。
遗传算法详解（GA）（个人觉得很形象，很适合初学者）
热门推荐
boat_lee的博客
04-18 57万+
本文是去年课题组周报中的一个专题讲解，详细讲了GA，由于是周报，所以十分详细。文章综合参考了一些互联网资料。发博客以备忘！
【算法】超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析
dudu3332的博客
07-02 222
【算法】超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析 - 简书 (jianshu.com)
遗传算法（GA）
最新发布
2401_88885149的博客
05-09 2161
遗传算法的基本逻辑以及简单应用
遗传算法
weixin_30339969的博客
11-12 545
作者：sjyan链接：https://www.zhihu.com/question/23293449/answer/120220974来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 大三的时候上了一门人工智能，其中有一次作业就用到了遗传算法，问题是这样的： 求解函数 f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x) 在区间[0,9]的最大值。 ...
遗传算法简单例题的详解
StriveZs'Blog
05-21 4453
主函数： int main() {  srand((unsigned)time(NULL));    init();  GA();    system("pause");  return 0; }   init函数： void init()　　　　／／初始化　建立一个种群 {   inttmp;  for(int i=0;i   {    tmp=randi
遗传算法（Genetic Algorithm,GA）实例详解
talkAC的博客
10-29 5074
去
数模--遗传算法概念详解、通俗易懂
Monica_uu的博客
10-02 1648
翻阅几篇遗传算法的文章，这篇通俗易懂，且逻辑清楚，最适合入门，不用担心遗漏关键点。 遗传算法，先选择，交叉和变异顺序可更换。 轮盘赌部分，参考了另外一篇文章的解释。 此外，还有一些有价值的文献： 选择算子的讨论：http://www.doc88.com/p-7834231663548.html 变异和交叉算子的讨论：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5698433c0102v0d9.html 轮盘赌算法的三种python实现代码：https://github.com/
基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络的算法实现（附算法介绍与代码详解）
DigitalGeo的博客
04-26 9106
在地学领域中，不同岩性的岩石识别通常是通过人工来实现，但这样比较耗费精力和时间。那我们就来看看机器学习会给岩石图片识别带来怎样的变化。 因此，今天笔者想要分享的是基于遗传算法优化的BP神经网络在岩石图片识别中的应用与代码实现。
用遗传算法求解函数极值的MATLAB源码详解
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。该算法通常用于解决优化和搜索问题，通过不断地迭代，模拟生物进化中的“适者生存”机制，以进化出最优解。 ### 遗传算法求解函数极值的基础知识点： 1....
遗传算法详细讲解
06-09
遗传算法详细讲解
遗传算法，C#代码，简单入手
12-11
用简单的例子讲解遗传算法，代码主要用C#编程，内容简单详细清楚。
遗传算法(Genetic Algorithm)MATLAB案例详细解析代码以及PPT.zip
07-10
该代码包括遗传算法应用于函数优化和解决旅行商问题详细注释解析，以及本人做成的PPT。详细解析参考博客（https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43935696/article/details/107045716）
遗传算法讲解（Matlab描述）
Eremita的博客
08-28 1万+
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。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本文简要地介绍了遗传算法。
遗传算法举例并详细解释
m0_57236802的博客
03-26 1945
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种自然启发式的优化算法，基于自然界中的进化和遗传原理。遗传算法在搜索和优化问题中表现出色，特别是在复杂、高维度和非线性问题中。它们可以广泛应用于函数优化、机器学习、约束满足问题和组合优化等领域。遗传算法的基本原理如下：编码：首先，将问题的解表示为染色体，通常使用二进制字符串。每个染色体都代表一个潜在的解决方案。初始种群：生成一组随机染色体作为初始种群。种群规模可以根据问题复杂性和计算资源来确定。适应度评估：评估每个染色体（解决方案）的适应度。
遗传算法实例解析
风高秋月白，雨霁晚霞红
07-22 1万+
遗传算法实例及MATLAB程序解析 遗传算法Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作∶初始群体的产生、求每一个体的适应度、根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染色体的基因并随机变异某些染色体的基因生成下一代群体，按此方法使群体逐代进化，直到满足进化
遗传算法原理及案例解析
heda3的博客
03-19 4176
该文章介绍遗传算法的基本思想（进化论）、算法的应用(涉及最优化搜索问题例如特征选择、求目标函数极值等)、计算的步骤（种群初始化、计算适应度函数、选择、交叉、变异）、参数设置（4）、算法的特点、旅行商问题的解决方式
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