展會(huì)信息港展會(huì)大全

遺傳算法進(jìn)化曲線平緩是什么原因?
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2011-09-19 13:30:04   瀏覽:7779次  

導(dǎo)讀:遺傳算法進(jìn)化曲線平緩是什么原因?...

遺傳算法進(jìn)化曲線平緩是什么原因?

  • fxx13583 | 2009-03-14 08:14:58
  • 遺傳算法(Genetic Algorithm)
      遺傳算法是一類(lèi)借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律(適者生存,優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來(lái)的隨機(jī)化搜索方法。它是由美國(guó)的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作,不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定;具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力;采用概率化的尋優(yōu)方法,能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間,自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向,不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì),已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)之一。
  • 遺傳算法進(jìn)化曲線平緩是什么原因?

  • Last142857 | 2009-09-19 22:35:11
  • 遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法,它最初由美國(guó)Michigan大學(xué)J.Holland教授于1975年首先提出來(lái)的,并出版了頗有影響的專(zhuān)著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA這個(gè)名稱才逐漸為人所知,J.Holland教授所提出的GA通常為簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)。
      遺傳算法是從代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群(population)開(kāi)始的,而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individual)組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體(chromosome)帶有特征的實(shí)體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體,即多個(gè)基因的集合,其內(nèi)部表現(xiàn)(即基因型)是某種基因組合,它決定了個(gè)體的形狀的外部表現(xiàn),如黑頭發(fā)的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此,在一開(kāi)始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜,我們往往進(jìn)行簡(jiǎn)化,如二進(jìn)制編碼,初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代(generation)演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的近似解,在每一代,根據(jù)問(wèn)題域中個(gè)體的適應(yīng)度(fitness)大小選擇(selection)個(gè)體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子(genetic operators)進(jìn)行組合交叉(crossover)和變異(mutation),產(chǎn)生出代

    贊助本站

  • 相關(guān)熱詞: keywords String

    相關(guān)內(nèi)容
    AiLab云推薦
    展開(kāi)

    熱門(mén)欄目HotCates

    Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能實(shí)驗(yàn)室 版權(quán)所有    關(guān)于我們 | 聯(lián)系我們 | 廣告服務(wù) | 公司動(dòng)態(tài) | 免責(zé)聲明 | 隱私條款 | 工作機(jī)會(huì) | 展會(huì)港