蒙特卡洛与遗传算法初识2024.1.18

原创 已于 2024-01-18 13:15:32 修改 · 587 阅读 · 7 ·
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#人工智能 #算法

于 2024-01-18 13:15:04 首次发布
本文介绍了如何使用蒙特卡洛方法解决非线性规划问题，特别提到当0-1决策难以转化时，蒙特卡洛算法作为替代。同时，文中还展示了遗传算法在解决相同问题时可能获得更优解。作者通过实例演示了两种方法的使用和性能对比。

蒙特卡洛

利用随机数求解非线性规划。

整数规划求解非线性规划，一般是用01决策进行转化，在有限集中进行枚举求解。

所以当范围过大或自变量维数很大用01决策难以转化时，整数规划就寄了。则可以使用蒙特卡洛。

一般选择随机1e6个点

例：

        max\ z=x_1^2+x_2^2+3x_3^2+4x_4^4+2x_5^2-8x_1-2x_2-3x_3-x_4-2x_5

        

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