最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,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. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

引言 差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法,它保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和"一对一"的竞争生存策略,降低了进化计算操作的复杂性. 差分进化算法的原理 差分进化算法是一种自组织最小化方法,利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量,种群中的每一个向量都要进行干扰. 它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上来产生新的参数向量,该操作成为"变异". 将变

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm

差分进化算法 (Differential Evolution)   Differential Evolution(DE)是由Storn等人于1995年提出的,和其它演化算法一样,DE是一种模拟生物进化的随机模型,通过反复迭代,使得那些适应环境的个体被保存了下来.但相比于进化算法,DE保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性.同时,DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况,以调整其搜索策略,具有较强的全局收敛能力和鲁棒

代码来源于网络,写得非常棒 /*DE_test *对相应的Matlab程序进行测试 */ #include <iostream> #include <cmath> #include <ctime> using namespace std; //产生随机数,随机数为(0.0,1.0) double Rand_Double(void) { return static_cast<double>(rand()) / static_cast<double>

DEIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class DEIndividual: ''' individual of differential evolution algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = va

https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/82014986 Geatpy是一个高性能的Python遗传算法库以及开放式进化算法框架,由华南理工大学.华南农业大学.德州奥斯汀公立大学学生联合团队开发. Website (including documentation): http://www.geatpy.com Contact us: https://www.geatpy.com/supportsSource: https://githu

现在用牛顿法来实现一元函数求极值问题 首先给出这样一个问题,如果有这么一个函数$f(x) = x^6+x$,那么如何求这个函数的极值点 先在jupyter上简单画个图形 %matplotlib inline import numpy as np x = np.linspace(-1.3,1.3,1000) plt.scatter(x,x**6+x) plt.show() 用牛顿法求极值的话,那就要用到泰勒展开 $f(x) \approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{1

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现

一般的差分算法的变异规则:Xmutation=Xr1+F(Xr2-Xr3),F为缩放因子, 离散差分进化DDE的变异规则:设每个解为K个元素的集合,则Xr2-Xr3:求出Xr2与Xr3有m个共同元素,则Xr2-Xr3表示Xr2中减去m个相同的元素,剩下的K-m个独有元素e1,e2,...eK-m(若K-m==0,则随机产生一个新的Xr3替换掉原有的Xr3,再执行上述过程).Xr1+F(Xr2-Xr3):F为缩放因子,F=0.5+random(0.5到1.5之间的随机数),则Xr1+F(Xr2-X

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

prim 算法求最小生成树 还是畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 20712    Accepted Submission(s): 9213 Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离.省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不

/* *Kruskal算法求MST */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> #include <algorithm> #include <queue> #include <set> #include <stack> using namespace

Weighted Sum Approach 该方法给出的表达式为: 首先,λ被称之为权重向量,观察和式,这完全就是m维向量的点乘公式嘛.具体的说,在目标空间中,把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量,此时,该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘,由向量点乘的几何意义可知,所得的数为该向量在权重向量方向上的投影长度,因为权重向量不变,最大/小化该长度值其实就是在优化该向量.可知若要增大该向量在权重向量上投影的长度,一方面可以增大/减小与权重向量的夹角,另一方面可以增大/减小该向量的长度.

算法笔记 参考资料:https://wenku.baidu.com/view/25540742a8956bec0975e3a8.html sg函数大神详解:http://blog.csdn.net/luomingjun12315/article/details/45555495 sg[i]定义,从i走一步能到达的j的sg[j]以外的最小值,那么从sg函数值为x的状态出发,我们能转移到sg值为0,1,...,x-1的状态 对于某个人来说,0是他的必败态,sg[0] = 0 我们从这个状态出发,用d

题目链接 Description Farmer John's cows refused to run in his marathon since he chose a path much too long for their leisurely lifestyle. He therefore wants to find a path of a more reasonable length. The input to this problem consists of the same input

Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy.com Tutorial pdf: https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/doc/Geatpy-tutorials   (推荐看!) Demo : https://

U62364 三次函数极值 题面 给定一个三次函数\(f(x)=a_3x^3+a_2x^2+a_1x+a_0\) 求其极值. 格式 输入包括一行四个整数\(a_3,a_2,a_1,a_0\) 输出包括几个坐标或-1.两个坐标时请先输出横坐标较小的. 样例#1 输入 2 -10 5 1 输出 (0.272233,1.66041)(3.0611,-20.0308) 样例#2 输入 1 0 0 0 输出 -1 数据限制 规模 \(a_i\) 40% \([-9,10]\) 60% \([-299,70