备战数学建模37-遗传算法GA(攻坚战1)

最新推荐文章于 2025-03-02 20:39:19 发布
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分类专栏： Matlab+Lingo+SPSS+SAS+stata 文章标签： 算法 遗传算法 数学建模 数模竞赛 TSP
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本文详细介绍了遗传算法的概念，包括基本过程、选择、交叉和变异操作，通过实例展示如何用遗传算法求解函数极值问题、旅行商问题和背包问题。通过遗传算法求解旅行商问题和0-1背包问题的代码，揭示了算法在实际优化问题中的应用。

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目录

一、遗传算法的概念

1.1、基本概念

 1.2、遗传算法的基本过程

 1.3、遗传算法的具体步骤

二、遗传算法经典案例

2.1、遗传算法求解函数极大值问题

2.2、遗传算法求解函数极小值问题

2.3、遗传算法求解旅行商问题(TSP)

2.4、遗传算法求解背包问题

一、遗传算法的概念

1.1、基本概念

遗传算法(Genetic Algorithm,GA):模仿生物的遗传进化原理，通过选择、交叉、变异等操作，使得种群个体的适应性不断提高，物竞天择，适者生存。智能算法，全局搜索寻优。

遗传算法的特点如下：

 遗传算法的应用领域比较广泛，具体涉及的应用领域如下：

我们看三个概念，即个体，种群，适应度。初始解组成的是个体，多个个体组成的称为种群，适应度是指衡量个体适应高低的，

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备战数学建模40-遗传算法优化bp神经网络(攻坚站4)
nuist_NJUPT的博客
09-07 2154
本文是利用bp神经网络进行分类，是分类问题，当然也可以理解为预测问题，一共采取的共12组数据，其中9组数据作为训练，3组数据作为测试，数据如下：所有数据已经进行完归一化操作。训练集输入数据如下：其中15*9，一共15个输入，每一列表示一个个体，一共9个个体，每个个体包含15个输入。训练集的输出数据如下：一共9列，每一列代表一个类别。测试集是三组，训练集是9组，这边就不放测试集的数据了。
备战数学建模38-粒子群算法pso番外篇1(攻坚战2)
nuist_NJUPT的博客
09-06 1492
粒子群算法最初是根据鸟类群体行为得到的启发，对鸟群行为进行仿真的算法，是一种启发式算法，也就是智能优化算法，利用信息共享，通过中间信息进行改进搜索，从而获得问题的可行解。我们简单从下图去体会一下粒子群算法，就是有多个鸟，每个鸟相当于一个粒子，每只鸟的位置受自己认知的历史最佳位置和当前距离食物最近的鸟的位置的影响。我们进一步分析这个图，可以得到两个公式，第一个是速度公式，即每只鸟的当前速度受上一步的速度惯性，自我认知和社会认知三部分影响，第二个是位置公式，即每只鸟的位置受上一位置和上一位置的速度的影响。
遗传算法数学建模的应用，很不错。
08-02
遗传算法与MATLAB的应用，不错的示例与解释。希望能够给大家带来帮助。
遗传算法
一叶寒霜的西瓜地
04-25 1322
<br />　　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。<br /> <br /> 一.进化论知识<br />　　作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：<br />　　种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。<br />　　个体：组成种群的单个生物。<br />　　基因 ( Gene )
遗传算法(Genetic algorithm)
最新发布
2303_77486313的博客
03-02 1079
由于过往对遗传算法的了解，往往是借鉴他人的代码，没有实际理解。因此，我打算从遗传算法概念本身到基于deap框架的算法实现进行系统性的学习，以下是遗传算法本身的概念。
数学建模之【遗传算法】
qq_48715321的博客
04-21 7234
遗传算法 一、介绍 ​ 遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：“适者生存，优胜劣汰”，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。 二、基本原理 1）程序流程 ​ 遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异，在解空间中并行动态地进行全局搜索的最优化方法，是模拟生物基因遗传的做法，算法的基本原理通过编码组成的群体组成初始群体后，遗传操作的任务就算对群体的个体按照他们对环境适应度（适应度）评估，施加了一定的操作之后从而实现优胜劣汰的进化过
数学建模——遗传算法（GA）
yingzi的技术博客
09-29 3411
现代优化算法——遗传算法（GA） 1.遗传算法的基本介绍： 遗传算法，由达尔文进化论的自然选择和遗传传机理的生物进化构成的计算模拟模型，优胜劣汰的进化机制。自然的进化包括选择，交叉，变异等，保证了种群最优。 1.1编码与解码 （1）编码 假设某一参数的取值范围是[u_min,u_max],用长度为λ的二进制编码符号串来表示该参数，则它总共能够产生2^λ种不同的编码，参数编码时的对应关系如下： 000…000=0 u_min 000…001=1
遗传算法应用——数学建模
09-12
本文章为遗传算法在数学建模中的应用。关键字：数学建模，遗传算法
备战数学建模21-马尔可夫算法
nuist_NJUPT的博客
05-16 3082
一、随机过程与马尔可夫链(马氏链)定义 1-随机过程与马尔可夫链相关概念 我们看个例子1，这个随机抽取的过程可理解为随机过程，状态空间就0和1两种。 我们再看例子2，其实就是把实际问题抽象成数学语言的一个方法。 看一下马尔可夫链的后无效性： 看一下马尔可夫链的时齐性： 我们看例子3，一共4种空间状态，记录不同时刻不同的空间状态如下所示： 我们可以得到转移概率矩阵如下： 2-马尔可夫链的两个重要类型 ...
备战数学建模41-蒙特卡罗模拟(攻坚战5)
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09-08 9301
蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法，以概率和统计理论⽅法为基础的⼀种计算⽅法，是使⽤随机数（或更常⻅的伪随机数）来解决很多计算问题的⽅法。将所求解的问题同⼀定的概率模型相联系，⽤电⼦计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这⼀⽅法的概率统计特征，故借⽤赌城蒙特卡罗命名。
数学建模方法-遗传算法(实战篇part 1)
a142754275的博客
08-22 1032
一、引言 　　在上一篇中我们详细介绍了什么是遗传算法，但是光说不练是不行的，因此，在这一篇中，我们将举一个例子，并且利用遗传算法来解决我们的例子。 二、问题 　　已知：$f(x) = x + 10sin5x + 7cos4x, x \in [0, 9]$ 　　求：函数$f(x)$的最大值 三、一般求解 　　在MATLAB中输入如下代码： x = 0: 0.0001: 9...
遗传算法的matlab程序--数学建模
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遗传算法的matlab程序，希望对学习遗传算法的人或对之感兴趣的人有所帮助！
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数学建模中的有关遗传算法的论文。十来篇吧，大家取其精华。
数学建模-遗传算法-基本理解
m0_64091529的博客
01-25 590
一.遗传算法（GA） 其实这个算法不算简单，但是和生物知识有一定联系，所以理解起来不算困难，所以先拿这个算法开刀。 理解一个算法，我觉得要从这个算法得来历，思想，以及代码实现（理论联系实际），作用和特点等4个方面动手。 1.遗传算法来源： 上述图片均来自于百度文库。 2.遗传算法的思想： 基本思想如下： 具体三个算子的使用： 上述图片均来自于百度文库 这里的三个算子是实现整个遗传算法的根本，掌握了其基本的思想就需要去联系基本的问题。 这是适应度函数所需要确定的标准
数学建模--智能算法之遗传算法
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08-01 1570
遗传算法是一种强大的全局搜索和优化工具，它通过模拟自然界的进化机制，能够在较短时间内找到较优的解决方案，尤其适用于那些不存在多项式算法的问题。尽管要得到真正最优的解有一定困难，但其高效、并行和全局搜索的特点使其在数学建模和其他领域得到了广泛应用。
数学建模遗传算法
m0_55078662的博客
07-22 304
遗传算法（GA），是一种元启发式自然选择的过程，属于进化算法（EA）大类。遗传算法通常是利用生物启发算子，如变异、交叉和选择来生成高质量的优化和搜索问题的解决方案。遗传算法借鉴了生物进化理论，将问题模拟成一个生物进化的过程，通过遗传、交叉、突变、自然选择等操作产生下一代的解，并逐步淘汰适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。遗传算法上是一种搜索算法，搜索算法的共同特征为1.首先组成一组候选解2.依据某些适应性条件测算这些解的适应度。...
数学建模暑期集训26：遗传算法
兴趣使然的创作者
09-07 3376
遗传算法是优化类问题的经典智能算法。本篇将介绍遗传算法的基本概念以及利用遗传算法来求解单目标规划模型。 达尔文进化论的基本思想 遗传算法的设计是受到达尔文进化论的启发。先看下面这张图的几个基本概念。 一些花构成一个种群。 每朵花被称为个体。 每个个体内有染色体，染色体上有基因。 通过自然选择，种群内最适合环境的花朵将有更大的概率生存下来，适合环境的程度称作适应度，适应度低的个体将在进化中不断淘汰。 遗传算法的步骤 初始化种群 生成固定数量的个体构成种群，每个个体的基因随机赋值。 选择操作 选择操作：从
遗传算法在数学建模中的应用及MATLAB实现
m0_52343631的博客
06-06 270
本文详细介绍了遗传算法的基本概念、原理，以及在MATLAB中的实现方法，并通过一个数学建模案例（旅行商问题）进行了讲解。遗传算法作为一种全局优化搜索算法，在解决复杂优化问题（如组合优化、约束优化等）方面具有很好的表现。希望本文能帮助读者更好地理解和掌握遗传算法在数学建模中的应用。（注：本文字数未达到8000字要求，但已涵盖了遗传算法原理、MATLAB实现及数学建模案例。如需扩展字数，可以增加遗传算法相关知识的介绍，或者添加更多的数学建模案例。
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