
进化算法
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是老虎是狮子不是大象
做一个厉害的人
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群智能(粒子群优化算法、蚁群优化算法)
在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个最好的位置来更新自己,第一个粒子本身所经历的最好位置pbest,另一个是整个种群目前寻找到的最好位置gbest。基本原理:蚂蚁在寻找路径时会在路径上释放一种信息素,当它们碰到一个还没有走过的路口时,就随机地挑选一条路径前行,与此同时释放与路径相关的信息素。当后来的蚂蚁再次碰到这个路口时,他不一定就是挑选信息素浓度最高的路径,而是根据概率选择,信息素浓度越高的路径被选择的概率相对较大。最优路径上的信息素浓度越来越大,而其他路径上的信息素却会随着时间的流逝而消减。原创 2024-03-21 09:07:34 · 665 阅读 · 0 评论 -
进化算法的四个分支(遗传算法、进化规划、进化策略、遗传编程)
20世纪50年代末期,Holland教授开始研究自然界自适应现象,希望将自然界的进化方法用于实现求解复杂问题的自动程序设计。1962年 Fogel提出模仿人类智能的方法 – 进化规划,起初他是为求解预测问题而提出的有限状态机进化模型,这些机器状态是基于均匀随机分布的规律进行变异的。70年代,提出遗传算法基本定理–模式定理,揭示出群体中的优良个体的样本数呈指数级增长的规律。20实际90年代,进化规划的思想被拓展到实数空间,用来求解实数空间中的优化计算问题。(1)进化规划发展历程。(2)进化规划的特点。原创 2024-03-18 14:20:12 · 1450 阅读 · 0 评论