摘要：这也是一个听起来很神奇，实现起来挺容易，内部机制很深邃的方法。和模拟退火算法一样，遗传算法也是求解NP难问题近似解的一种常见手段（当然，其应用远远不止解决这些问题。后面慢慢谈）。下面就以0-1背包问题为例（0-1背包问题用动态规划可以取到多项式时间复杂度的解，这里只是用这个举例），演示遗传算法该怎么玩。0-1背包问题 简略的计算一下0-1背包问题，就是一个人有一个最多能装N公斤东西的包裹，然后有M个货物，每个货物都有不同的重量Mi和价值Wi，求怎样组合能在不超重的情况下，货物的价值最高。 例如包裹最多能装10Kg的东西，一共有5个货物其重量和价值分别为 重量12345价值53629算法基本步骤 阅读全文

摘要：1、算法简介模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。需要注意的是一定要徐徐冷却，也就是物体和外界温度相差越低，退火时间越长退火的效果就越好。这也就是这算法名字的由来。2、基本步骤（1）生成初始解T0（2）生成新解Tn+1（3）使用评价函数评价新解Tn+1，（4）如果新解Tn+1更优秀则接受新解。（5）否则以一定概率p接受Tn+1（6）重复2-5步骤，直到解足够优秀。3、关键点算法中有4个部分是对算法质量有显著影响的。初始解，产生新解的 阅读全文