11 2019 档案
摘要:一、简介 遗传算法是基于达尔文的生物进化论,是人工智能算法的的重要分支,主要用于解决一类求最优解问题。如旅行商(TSP)问题。 遗传算法是将状态当成染色体,状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数,计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传到下一代,适应度低
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摘要:一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法:蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径
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摘要:一、遗传算法简介: 遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法,通过借助遗传学的原理,经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体(适者生存)。遗传算法从20世纪七八十年代的诞生到现在主要集中的适用范围为:NP问题(指存在多项式算法能够解决的非决
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