遗传算法

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遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解可抽象表示为染色体,使种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示,但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度,从当前种群中随机地选择多个个体,通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。
遗传算法
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遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解可抽象表示为染色体,使种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示,但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度,从当前种群中随机地选择多个个体,通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。
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遗传算法
遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解可抽象表示为染色体,使种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示,但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度,从当前种群中随机地选择多个个体,通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

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