【计算智能】——模拟进化与遗传算法GA

最新推荐文章于 2024-09-18 11:33:03 发布

Loy_Fan

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分类专栏：课程理论

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43318626/article/details/86240244

本文介绍了模拟进化算法作为解决全局优化问题的随机搜索方法，其基本思想是将优化问题与生物进化过程类比，通过种群、个体和适应性来描述。遗传算法GA作为模拟进化的一种，具有并行性、广泛适用性和全局优化性等优点，但也存在早熟、计算量大和处理非线性约束困难等缺点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模拟进化算法

解全局优化问题的模拟进化算法本质上是一类建立在模拟生物进化过程基础上的随即搜索方法

基本思想：

将待优化问题的目标函数理解成某生物种群对环境的适应性。
将优化变量对应于生物个体。
将所发展的求解优化问题的算法与种群进化过程类比。

考虑全局优化问题： $p) : max [ F(x) : x ∈ Ω ⊂ R^n ] , F : Ω ⊂ R^n →R^1$

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