遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出.• 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.因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(ge

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

1. 文化进化理论 威尔逊认为,从性质上来讲,文化进化总是以拉马克主义为特征的,即文化进化依赖于获得性状的传递,相对来说速度比较快:而基因进化是达尔文主义式的,依赖于经过几个世代的基因频率的改变,因而是缓慢的.威尔逊将可供选择的行为划分为分离的单位,称以文化基因.文化基因的传递可以是纯粹遗传的,也可以是纯文化的,此外,还可以通过基因──文化的方式传递,它同时兼有两者的某些特点:一方面,文化的发展在某种程度上要受到基因的制约和指导:另一方面,文化发明的压力又影响着基因的生存,且最终改变着遗传纽带的

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

算法库:Matlab与C++混合编程 最近做光流算法预演过程中,下载的源码中涉及到了Matlab和C++的混合编程.在同事Matlab2014的环境下,程序到是一下就运行通过了.但在我这Matlab2010的环境下,就怎么也运行不通过.你说让我下载个Matlab2014安装吧,真不想.第一,安装包大.第二,安装占空间也大.第三,我的Matlab2010是绿色版的.习惯绿色版的盆友们,应该能理解我的感受吧.尤其是像这种大软件,放在U盘里,哪里都能办公,多爽. Matlab与C++混合编程包括:在M

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降

下面介绍的函数都是Sheriffed大学遗传算法工具包内的常用函数 复制矩阵 B=rep(A,RepN) 1 A表示要被复制的矩阵,RepN包含每个方向的复制次数,RepN(1)代表纵向复制次数,RepN(2)代表横向复制次数 比如 A=[1,2;3,4]; B=rep(A,[1,2]) B=[1,2,1,2 3,4,3,4] 1 2 3 4 如果是 B=rep(A,[2,1]) B=[1,2 3,4 1,2 3,4] 1 2 3 4 5 =-= 教材里介绍了这个,但之后没有用到哎…… 创造种群

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46910079 1 SAT问题描写叙述 命题逻辑中合取范式 (CNF) 的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题, 是一典型的NP 全然问题.在定义可满足性问题SAT之前,先引进一些逻辑符号. 一个 SAT 问题是指: 对于给定的 CNF 是否存在一组关于命题变元的真值指派使A为真. 显然,如A为真,则CNF的每一个子句中必有一个命题变元为1(真). 2 遗传算法

00 前言 各位读者大家好,好久没有介绍算法的推文了,感觉愧对了读者们热爱学习的心灵.于是,今天我们带来了一个神奇的优化算法--遗传算法! 它的优点包括但不限于: 遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求,由于他的进化特性,搜索过程中不需要问题的内在性质,对于任意形式的目标函数和约束,无论是线性的还是非线性的,离散的还是连续的都可处理. 进化算子的遍历性(各态历经性)使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素. 遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域特有的启发式,从

遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下运用MATLAB实现遗传算法:   clc clear   %参数 a = 0 ; b = 4 ; eps = 0.01 ; lenchrom = ceil(log2((b - a)/eps + 1)) ; sizepop = 50 ; maxgen = 500 ; pcross = 0.9 ; pm = 0.05 ;   fitness = ones(1,sizepop) ; chrom = ze

JMetal https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6306640.html https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6308597.html https://jmetal.github.io/jMetal/https://github.com/jMetal https://sourceforge.net/projects/jmetal/files/jmetal4.5/jmetal4.5.2.jar/download 机器

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

论文将标准的遗传算法应用到神经网络结构搜索中,首先对网络进行编码表示,然后进行遗传操作,整体方法十分简洁,搜索空间设计的十分简单,基本相当于只搜索节点间的连接方式,但是效果还是挺不错的,十分值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Genetic CNN 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01513 Introduction   为了进行神经网络架构搜索,论文将网络限制为有限的深度,每层为预设的操作,但仍然存在很多候选网络,为了有效地在巨大的搜索空间中

(1)Dijkstra算法 1 class Dijkstra(Algorithm): 2 """Dijkstra algorithm for unicast route calculation. 3 """ 4 def __init__(self, delay_coefficient=5000, cost_coefficient=0.02, bw_load_coefficient=50): 5 if not hasattr(self, 'cost

大家好,我是人见人爱,花见花开的小花.哈哈~~! 在统计和数据挖掘中,亲和传播(AP)是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法.与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同,亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量. 类似于k-medoids,亲和力传播算法发现"样本",输入集合的成员,输出聚类结果. 一 算法描述 2.1基本介绍 我们让(x1,-xn)作为一系列的数据点,然后用矩阵S代表各个数据点之间的相似度,一般相似度的判断有欧氏距离,马氏距

function Dijkstra(Graph, source): 2 3      create vertex set Q 4 5      for each vertex v in Graph:             // Initialization 6          dist[v] ← INFINITY                  // Unknown distance from source to v 7          prev[v] ← UNDEFINED