本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

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

遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II  源码分析的  最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的  函数模块. 这里,首先提一下,遗传算法的  交叉操作.变异操作都是需要设定概率的, 即交叉概率和变异概率. 假设种群个体 大小为  popsize ,  那么交叉操作需要进行 popsize/2 次 ,   变异操作需要进行 popsize 次, 其中每次操作的时候都需要随机生成一个随机数来与给定的概率进行判断,若小于给定的概率则继续执行否则退出该操作. 如果继

遗传算法的变异操作 /* Mutation routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to perform mutation in a population */ void mutation_pop (population *p

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

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

来自:https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 遗传算法是模仿生物进化机制的随机全局搜索和优化方法.借鉴达尔文进化论和孟德尔的遗传学说. 相关术语: 基因型(genotype):性状染色体的内部表现: 表现形(phenotype):性状外部表现.或个体的外部表现. 进化(evolution):种群逐渐适应生存环境.生物进化是以种群的形式进行. 适应度(fitness):度量某个物种对生存环境的适应程度. 选择(select

https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 https://www.jianshu.com/p/c82f09adee8f 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)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. 其主要

2017-12-17 19:12:10 一.Evolutionary Algorithm 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

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

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

目录 前言 1.优化问题的定义 单目标优化 多目标优化 2.个体编码 实数编码 二进制编码 序列编码(Permutation encoding) 粒子(Particles) 3 初始种群建立 一般族群 同类群 粒子群 4 评价 5 配种选择 6 变异 7 突变 8 环境选择 前言 本文不介绍原理的东西,主要是实现进化算法的python实现. 原理介绍可以看这里,能学习要很多,我也在这里写了一些感受心得: 遗传算法/遗传编程 进化算法基于python DEAP库深度解析讲解 1.优化问题的定义 单

遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种全局优化方法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择.遗传.变异等作用机制,实现种群中个体适应性的提高,体现了自然界中“物竞天择.适者生存”的进化过程. 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖.交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择.交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选种群,并重复此过程,直到满

这篇文章,翻译于:[CKKS EXPLAINED: PART 1, VANILLA ENCODING AND DECODING] 主要介绍为CKKS中编码/解码做铺垫,讲一些基础知识 介绍 同态加密是一个很有前途的领域,它允许对密文进行计算.下面这篇优秀的文章<什么是同态加密>对同态加密是什么以及这一研究领域的利害关系进行了广泛的解释. 在本系列文章中,我们将深入研究Cheon-Kim-Song(CKKS)方案,该方案首次在论文<Homomorphic Encryption for Ar

旅行商问题 北工商-经研143班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-deterministic Polynomial,即多项式复杂程度的非确定性问题,是世界七大数学难题之一. 如果使用枚举法求解,22个地点共有: (22-1)!/2 = 25545471085854720000 种路线方案 GA算法 遗传算

流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码流水线型车间作业调度问题可以描述如下:n个任务在流水线上进行m个阶段的加工,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最小.下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码,属于

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用GA初始化聚类中心. 1.matlab程序 GAKFCM_main.m function [ave_acc_GAKFCM,max_acc_GAKFCM,min_acc_GAKFCM,ave_iter_GA,ave_iter_KFCM,ave_run_tim

引言     最近有些朋友总来问我有关遗传算法的东西,我是在大学搞数学建模的时候接触过一些最优化和进化算法方面的东西,以前也写过几篇博客记录过,比如遗传算法的C语言实现(一):以非线性函数求极值为例和C语言实现粒子群算法(PSO)一等,如果对原理有兴趣的话可以去我的博客具体查看:Lyrichu's Blog.所以突发奇想,干脆把以前写的一些进化算法比如遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),模拟退火算法(SA)以及最近看的基于梯度的一些优化算法比如Gradient Descent,SGD,Mom