拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀.拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀. 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,x_u^i]\)划分成\(H\)个相等的小区间: \[x_l^i=x_0^i<x_1^i<x_2^i<....<x_j^i<...<

Logstic混沌映射初始化种群 Step 1:     随机生成一个\(d\)维向量\({X_0}\),向量的每个分量在0-1之间. Step 2:     利用Logistic映射生成N个向量.Logistic映射如下: \[X_{i+1}=\mu{X_{i}.*(1-X_{i})} \] Step 3:     将\(X\)的每个分量载波到变量的取值区间上 参数设置 Lb = -100; % 搜索空间下界 Ub = 100; % 搜索空间上界 N_iter = 1000; % 最大迭代次数

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)

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

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

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

还是这本书上的内容,不过我看演化计算这一章是倒着看的,这里练习的算法正好和书中介绍的顺序是相反的. 演化策略是最古老的的演化算法之一,和上一篇DE算法类似,都是基于种群的随机演化产生最优解的算法. 算法步骤如下: 1.设定种群个体数和需要迭代的次数.2.选择父代中的个体按照公式z1=sqrt(-2*ln(u1))*sin(2*pi*u2)*m,z2=sqrt(-2*ln(u1))*cos(2*pi*u2)*m进行演化. 这里u1,u2都是随机值,m是控制因子,演化次数越多m,m越小,父代通过与z

这两天在看M.Tim Jones的<人工智能>,书中不只介绍原理,而且都有相应的c代码实现. 虽然代码不完全,不过缺少的部分完全可以自己补完. 差异演化和昨天实现的PSO很类似,都属于优化算法. 算法步骤: 1.设定种群个体个数和需要迭代的次数.当然也可以设定条件,然后判断是否停止迭代. 2.定义交叉概率CR,个体有一定概率进行变异,如果变异则进行第3步,如果不变异则下一代个体和当前个体一样. 3.在种群中随机选出三个互不相同的个体进行变异,变异公式如下(有博士论文总结了一大堆变异公式): X

摘自http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5240905.html 1.遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法.谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续这样下去,就可以一直最优了. 2.解决的问题 先说说自己要解决的问题吧,遗传算法很有名,自然能解决的问题很多了,在原理

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

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

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import random # 初始化种群 def init(n_pop, lb, ub, nd): """ :param n_pop: 种群 :param lb: 下界 :param ub: 上界 :param nd: 维数 """ p = lb + (ub - lb) * np.random.rand(n_pop, nd) retu

原文转载自:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/52431594 论文来源: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782599003898 function [xm,fv]=GAEOQ1 %%初始目标函数与约束条件 %求解变量t, k, 目标函数 f,约束条件 g1 syms t k z; f=100/t+25*(25*t+k*10*sqrt(1+1.

摘自https://www.cnblogs.com/LoganChen/p/7509702.html 1.遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法.谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续这样下去,就可以一直最优了. 2.解决的问题 先说说自己要解决的问题吧,遗传算法很有名,自然能解决的问题很多

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出.遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择.交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值. 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 4.3 编程实现 %% 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优 %% 清空环境变量 c

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

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

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://

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