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

多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2)注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有并行,初学者建议可以看看platEMO上的源代码,提前培养好写代码的习惯! 0. 前言这个算法是本人接触科研学习实现

下面,我们以车间调度为例来谈谈遗传算法中的另一个重要操作变异.变异操作通常发生在交叉操作之后,它的操作对象是交叉得到的新染色体.在本文中我们通过随机交换染色体的两个位置上的值来得到变异后的染色体,变异操作的代码如下: def Mutation(p)://p是染色体 nt = len(p)//nt存放染色体的长度 i = randint(0, nt - 1)//i是0到nt-1之间的一个随机数 j = randint(0, nt - 1)//j是0到nt-1之间的一个随机数 m = [job fo

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是Wi,其价值位Vi,背包的容量为C,问应该 如何选择装入背包的物品,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装

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

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

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

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&

1. 什么是JobShop问题 Job,中文翻译成工件.一个工件又由若干道工序加工完成. resource, 资源.在本文的车间调度中资源指的是机器,每道工序要在某个特定机器上加工. Constraint, 约束.在车间调度中约束主要有以下两种: 同一个工件包含的工序有先后顺序. 每个机器不能同时处理两道工序,因此这台机器上完成工序时要串行,不能并行. Objective,目标.JobShop问题的一个常见目标是使所有工件完成的总时间最小,这个总时间英语叫做Makespan. 一个JobShop

算法(二)之遗传算法(SGA) 遗传算法(Genetic Algorithm)又叫基因进化算法或进化算法,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,属于启发式搜索算法一种. 下面通过下面例子的求解,来逐步认识遗传算法的操作过程.我参考了博客(http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4680853/),这个博客没提供代码,为了新手更好的学习,我用java实现了程序 例:求下述二元函数的最大值: (1) 个体编码           遗

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 = [

遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法,假设常被描述为二进制串.在遗传算法中,每一步都根据给定的适应度评估准则去评估当前的假设,然后用概率的方法选择适应度最高的假设作为产生下一代的种子.产生下一代的办法有交叉和变异两种方法. 遗传算法和遗传编程是进化计算的两种普遍方法. 遗传算法原理 在遗传算法中各个假设首先表示成二进制位串.用if-then的编码规则将某个属性转换为二进制串.假设一个属性 Outlook可以取Sunny.Overcast和Rain,则该属性可以通过三个二进制位来描述,相应的位

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 先解释下什么是8皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法.在不考虑翻转和旋转等价的情况下,8皇后问题共有96个不同的解. 而n皇后问题就是将8*8的棋盘换为n*n的棋盘,同时摆放n个皇后使之不能相互攻击. 常用的解法是回溯法,通过不断递归的尝试来一个一个放置棋子,这种方法其实规避了很多不成立的情况,所以控制了一些解空间的范围,但是这种方法试图在一段程序当中将所

matlab有遗传算法工具箱. 核心函数:   (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数  [输出参数]  pop--生成的初始种群  [输入参数] num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵  eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B

LinJM  @HQU 谈及遗传算法,我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验.当然,遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明,豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律,而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律.遗传算法,简单的讲,就是达尔文的适者生存的原理,当新结果的适应度比原来的适应度高,那么这个结果就保存下来,并遗传给下一代,就是把好的留下来(这个“好的”,“怎么好”,就是我们根据具体情况具体定义的)当然,这里面不仅仅是把好的结果留下来,同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法.闲话说完,那么咱们就来看看

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

原文:进化计算简介和遗传算法的实现--AForge.NET框架的使用(六) 开学了,各种忙起来了… 上一篇介绍了AForge.NET在人工神经网络上的一点点使用,但是老觉不过瘾.matlab用着实在不习惯,就又琢磨了一下进化计算. 进化计算简介 进化计算算不上新的方法了,已经有大量研究人员作出了努力,这导致了大量的进化计算算法出现.他们不仅研究算法本身,还致力于扩大算法的应用范围. 众所周知,现实世界存在大量复杂问题,它们中一部分无法用常规方法在合理的时间内获得精确解,而另一部分甚至没有行之有效

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)