嗯哼,第一次写博客,准确说是第一次通过文字的方式记录自己的工作,闲话少叙,技术汪的博客就该直奔技术主题(关于排版问题,会在不断写博客的过程中慢慢学习,先将就着用吧,重在技术嘛~~~). 遗传算法(Genetic Algorithm, GA),作为很多人接触智能优化算法的第一个算法,互联网上关于遗传算法的资料不可谓不多,但由于其不是本文的重点,故在此不过细展开,只简单说下大概思想:根据现代生物学理论 “物竞天择,适者生存” 原理,不断淘汰适应能力差的个体,模拟生物进化过程.大致步骤为: 生成一个初…

嗯哼,上一篇博客中用Java实现了遗传算法求解TSP(Java版GA_TSP(我的第一个Java程序)),但明显求解效果不太好,都没太好意思贴出具体的结果,今天捣腾了下,对算法做了一些小改进,求解效果也稍微好了点.总算是能见人了,具体改进如下: (1)    选择操作由原先的单一轮盘赌策略(Roulette Strategy)改为轮盘赌策略 + 精英策略(Elite Strategy), 在保证解的多样性的基础上,强化集中搜索. (2)    在构建新种群方式上,将原先的无差别接受扰动改为不接受…

嗯哼,时隔半年,再次有时间整理关于组合优化问题——旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP),这次采用的是经典遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行求解,利用C++语言进行编程实现.关于TSP问题以及GA的简单介绍,可参见我的另一篇文章:Java版GA_TSP(我的第一个Java程序). 各种启发式算法的整体框架大致都由以下几个操作组成:(1)初始解的产生:(2)解的评价(评价函数):(3)扰动算子:此外,还可以加上程序原始数据的导入等操作.…

精简版遗传算法,算法中仅采用变异算子而没有使用交叉算子,但是进化依然很有效 from string import ascii_lowercase from random import choice, random '''精简版遗传算法,算法中仅采用变异算子而没有使用交叉算子,但是进化依然很有效''' target = list("welcome to http://www.cnhup.com") charset = ascii_lowercase + ' .:/' parent = […

遗传算法之GAUL简介 简介        GAUL(遗传算法工具库的简称) GAUL is an open source programming library, released under the GNU General Public License.  It is designed to assist in the development of code that requires evolutionary algorithms. GAUL官网地址为:http://gaul.source…

NSGA(非支配排序遗传算法).NSGA-II(带精英策略的快速非支配排序遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,是基于pareto最优解讨论的多目标优化. 在官网: http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml 可以下载到  NSGA-II  的C语言版源码,下载最新版后打开如下: 其中,nsga2r.c  为主文件,打开后找到核心代码,如下: ; i<=ngen; i++) { selection (parent_pop, child_pop); m…

代码地址: https://github.com/guojun007/real_sga 本部分是采用实数编码的标准遗传算法,整体流程与上一篇二进制编码的基本一致, 主要区别在于本部分的交叉操作为模拟二进制交叉,即SBX , 变异操作 为 多项式变异. real_sga/crossover/crossover.py #实数编码,SBX交叉 def crossover(population, pcross_real, V, minRealVal, maxRealVal, eta_c): for i…

Python 遗传算法实现字符串 流程 1. 初始化 2. 适应度函数 3. 选择 4. 交叉 5. 变异 适应度函数计算方法 计算个体间的差:分别计算每个元素与目标元素的差取平方和 种群:计算总体均值 操作 说明 编码方式 ASCII码 种群规模 5000 初始种群的个体取值范围 !!!!!!!!!!!!!!!!!!(33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33) ~ ``````````````````(126,126,126,1…

一.遗传算法原理介绍 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法.遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体.染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个…

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import city class no: #该类表示每个点的坐标 def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def draw(t): #该函数用于描绘路线图 x = [0] * (m+1) y = [0] * (m+1) for i in range(m): x[i] = p[t[i]].x y[i] = p[t[i]].y x[…