遗传算法：交叉操作 Swap Path Crossover (SPX)

最新推荐文章于 2024-06-04 16:31:43 发布
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Swap Path Crossover (SPX)

SPX的思想：是父代一对染色体，SPX中，一个子代从父代中的第一个（或者随机位置）元素开始，从左向右检查父代染色体，如果在某个位置上的父代基因相同则转到下一个位置，否则

遗传算法核心算子全解析：原理比较与性能评估
盼小辉丶的博客
09-09 2810
遗传算子的选择需要考虑特定的基因或个体类型；当然，我们也可以根据具体问题自定义合适的遗传算子。将正确的遗传算子应用于具体问题需要了解不同遗传算子的功能和原理。在本节中，我们将介绍一些常见的遗传算子。
遗传算法与深度学习：优化神经网络结构
AI天才研究院
05-23 2284
关键词： 遗传算法，深度学习，神经网络，结构优化，超参数调整深度学习近年来取得了令人瞩目的成就，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出巨大的应用潜力。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于其结构和超参数的设置。手动设计神经网络结构需要大量的专业知识和经验，并且效率低下。为了解决这个问题，人们开始探索使用自动化方法来优化神经网络结构，而遗传算法作为一种经典的进化算法，为解决这一问题提供了新的思路。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它将问题的
遗传算法：交叉操作 Merge(1&2) Crossover、MOX、MIS、ULX
qq_32182397的博客
05-12 2730
遗传算法基于顺序的交叉操作的集中merge方法：Merge(1&2) Crossover 2007、Merging crossover (MOX)2006、Merging Independent Sets (MIS) 2006、Uniform Like Crossover (ULX) 2005 一、Merge 1 算法思想：根据precedence优先级顺序比较父代两个染色体，选择优先级高的（优先级前面的高于后面的） 如上面两个染色体parent1和parent2，优先级precedenc.
遗传算法：交叉操作 Order Crossover OX1, OX2, OX3, OX4, OX5
qq_32182397的博客
05-12 6542
OX11985：是最基本的Order Crossover ，执行过程如下： 首先从父代随机选择两个个体P1,P2和两个点 将P1,P2两点之间部分提取出来，放在子代O1，O2相同位置（这里与PMX是相反的） 子代中打叉的部分的填入方式是：从另一个父代第二个切点开始，删除已经填入的部分，然后按照顺序填入。例如，O1已经填入的部分来自于P1,然后将P2第二个切点排序，得到3，7，4，2，5，1，6，8，此时删除2，7，1三个点，剩余部分为3，4，5，6，8，然后将上面的序列按照顺序填入O1同理 OX2 .
遗传算法中的交叉
SSSevenss的博客
11-08 1369
通过这种方法，算术交叉操作将两个父代的信息进行混合，并生成两个子代。这有助于增加多样性，引入新的解决方案，以及加速遗传算法的进化过程。在遗传算法的迭代过程中，这个操作会被应用于一组父代中，以生成一组子代，然后子代将与其他操作（如选择、变异等）结合在一起，以产生下一代的父代。随机混合量的选择：代码通过rand函数生成一个随机数a，这个随机数范围在[0,1]之间。这个随机数将决定如何混合两个父代来生成子代。算术交叉是遗传算法中的一种交叉操作，用于从两个父代（P1和P2）中产生两个子代（C1和C2）。
遗传算法：交叉操作Cycle Crossover (CX)
qq_32182397的博客
05-10 4764
Cycle Crossover (CX) 1987 首先从父代随机选择两个个体P1,P2 在某个父代上随机选择1个基因（如P1的第一个位置1），然后找到另一个父代相应位置上的基因编号（P2第一个位置是8），再回到第一个父代找到同编号的基因的位置（P1中的8），找到8对应P2中的基因编号7，重复先前工作，直至形成一个环，环中的所有基因的位置即为最后选中的位置：1-8-7-4-1 将选中的数字填入到O1中，与P1中位置相同。 然后将O1中未填充的部分用P2相同位置填入同理 但是CX有一个缺点，，，如上图
【遗传算法】【机器学习】【Python】常见交叉方法（一）、单点交叉和两点交叉
最新发布
weixin_43031313的博客
06-04 1676
使用Python编程语言，实现【遗传算法】中的两种最简单的交叉（繁衍）方法：单点交叉和两点交叉。
遗传算法：最全的序列整数编码交叉算子 permutation encoding integer encoding crossover operator
qq_32182397的博客
05-24 4631
关于遗传算法中的permutation coding问题的交叉算子种类介绍见文章 Permutation integer encoding 序列编码是整数编码的一种，可以用于解决TSP（旅行商问题），Graph Coloring Problem（图上色问题），Quadratic Assignment Problem（二次分配问题，与TSP问题相似），N-Queens Problem。 针对Permutation encoding根据交叉的方式不同可以分为以下几种类型： 一、Position Bas..
c语言结构体swap,【C++数据结构】最基本的算法：交换(swap)
weixin_39864489的博客
05-25 2015
目录思路：常见误区(错误示范)C/C++的swap实现方法(传指针)C/C++的swap实现方法(宏定义)C++的swap实现方法(引用)C++的swap实现方法(模板函数)总结思路：交换算法可以类比于一杯咖啡a和一杯白开水b进行交换，交换a, b的值，需要一个中间变量temp，作为a,b交换的媒介。temp=a,a=b,b=temp实现交换// 最简单，没有函数调用的方法#include usi...
python tsp，遗传算法-顺序交叉
chitubuchitu的博客
03-22 4172
原理： 代码如下： import random def cross(old_pop, cross_point_1, cross_point_2, cross_probability): new_pop = [] for i in range(len(old_pop)): # old pop 是一个 popsize 个 城市序列的列表 city_list...
遗传算法：遗传算法使用两点交叉和启发式交叉方法-matlab开发
05-29
该代码包括遗传算法 (GA) 的主要功能：精英主义、锦标赛选择、交叉（两点和启发式）和变异。 有一些使用 GA 的 benchmank 测试函数。 * 它是在遗传工具箱的帮助下开发的。
遗传算法：交叉操作 SCX 2010
qq_32182397的博客
05-28 1271
sequential constructive crossover (SCX) 2010 SCX根据父代better edges构造子代，与GNX,ERX不同的是，SCX不仅取决于父代的构造，也能够生成新的，更好的构造，这些构造可能在两个选择的父代中都没有出现。 算法步骤： 从第一个节点node 1开始 依次搜索两个父代染色体，比较在父代中出现在节点P后面的第一个合法节点（没有被访问过的），如果父代中P节点后面没有合法节点，一次搜索{2，3，4，...n}，选择第一个合法的节点，执行3 假设节点α
遗传算法：交叉操作 UPMX
qq_32182397的博客
05-24 2212
UPMX(uniform partially-mapped crossover 1996)执行过程如下： 首先复制父代parent1的染色体到子代O1 生成一个随机数pos1（如 2） 然后在父代parent2中找到子代1中随机数的位置，找到该位置对应的parent1中的数字pos2（O1中的pos1位置上的数字是8，对应parent2中8的位置是7，parent1中第7个位置的数字是3） 将pos1与pos2互换（8和3互换） 以上过程执行k次，k=[n/3] ...
遗传算法-交叉算子讲解
M-博客
03-04 3万+
用最简单直观的方法表达出交叉的过程
遗传算法：交叉操作Distance Preserving Crossover (DPX)
qq_32182397的博客
05-10 742
Distance Preserving Crossover (DPX) 2005 DPX的主要思想是生成的子代与两个父代具有相同的距离，同时，两个父代的距离也与子代相同。 距离指的是父代编码中不相同的基因的个数 两个父代的编码相同位置的基因如果相同的话，直接复制到子代，剩下的位置由未分配的元素随机填充。 举个例子： 父代编码中由3个元素在相同的位置，即5，9，1，7，直接将上面的元素复制到子代的相同位置，其他位置由其余的元素随机填充。 ...
遗传算法：交叉操作 edge recombination crossover (ERX)
qq_32182397的博客
05-10 2097
edge recombination crossover (ERX) 1991 假设父代分别为， 假设子代首先从node1开始，node 1的下一个元素可以是5，2，6，7，其中5，2，7有2个合法下一节点，6有3个，选择下一节点数目少的元素，因此可以从5，2，7中选择，假设随机选择的是5，有2个下一节点（去掉1）7和3，同样选择下一节点少的7，此时，7只有一个节点可以连接即3，与3连接的6和4中都只剩下2个节点，假设随机选择4，下一节点是6和2，这两个节点都只有一个下一节点，随机选择6，然后连接2，.
遗传算法（四）——交叉、变异与替换
热门推荐
SamYu
09-29 8万+
交叉（Crossover） 在上一篇文章所描述的选择过后，我们在一个population中选出了一部分可以用作交配的父母个体，而染色体交叉操作，就是指我们在这些父母个体中，选择两个进行相互交配，将他们的染色体按照某种方式相互交换部分基因，形成两个新的个体的过程。 实际上交叉操作还分为无性、有性、多亲重组三种： 无性：子代由一个父个体产生 有性：子代由两个父个体产生一个/两个子个体 多亲重组：多余...
遗传算法：交叉操作Subtour Exchange Crossover
qq_32182397的博客
05-10 904
Subtour Exchange Crossover 2008 随机选择父代P1,P2，随机选择P1上的连续一段基因，在P2上找到这些基因所在位置 保持未选中的基因不动，分别复制到O1,O2中，剩下的基因分别用P2，P1中选中的基因填入 这个算法的不同是只在P1上选中染色体，算法一次可以生成2个子代 参考https://blog.youkuaiyun.com/u012750702/article/details/54563515/ ...
遗传算法：交叉操作 NWOX 2006
qq_32182397的博客
05-25 784
Non-Wrapping Order Crossover (NWOX)[1]:NWOX是一种OX的变体，既能够保存相对位置关系，也能够保存绝对位置关系。 执行步骤如下： C1, C2 是其父本 P1, P2的副本 在[1, L]上随机选择两个位置a，b，假设a ≤ b（Figure 2(a)） 在子代C1种找到父代P2中a，b之间的值v2(a), v2(a + 1),...,v2(b)，并用holes取代，Figure 2(b)，同理，C2也具有相似的步骤，在C2中找到 v1(a), v1(a +
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