优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。 一.进化论知 ...
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2016-10-06 00:24:54
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回忆： 周六有时间今天下午有时间去看大二上时候写的数据挖掘相关的遗传算法，准备整理一下。ps:帮老师实现验证部分猜想，论文源自老师。 项目介绍： 算法简化描述大体主要 大体主要是这些，做的是对作弊网络技术的辨别，具体不再细说。 ...
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2016-09-24 20:16:59
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写了个求10个数的最大和，取值范围啥0-99，因为状态空间比较大，所以变异概率选的0.3，大一点，交叉概率0.8，种群大小100，遗传代数1000 效果的话，不是很理想，距离990的极限还有不小的差距 可以看到，只有8次在950以上，并且，在遗传代数增加到10000以后，效果并没有明显增加，挺失败的 ...
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2016-09-21 20:10:16
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http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html （转） 优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一 ...
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2016-08-28 12:32:58
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遗传算法（Genetic Algorithm 简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是由一种基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化的自适应概率优化算法。 特点：不依赖于梯度信息，不仅不受目标函数连续可微的约束，还可以通过编码来实现任意设定其定义域。 原理：遗传算法从代表问题可能潜在解 ...
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2016-08-21 16:41:49
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持续学习完善中~ 分类模型的构造方法有：决策树，关联规则，贝叶斯，神经网络，规则学习，k－临近法，遗传算法，粗糙集以及模糊逻辑技术。 朴素贝叶斯 利用概率统计知识进行分类的算法 最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci) 前提是各属性之间互相独立 逻辑回归 决策树SV ...
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2016-07-25 13:02:13
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S中存放的是每道工序开始加工的时间，它的形式为：[[a,b,c],[d,e,f],[g,h,i]],每个子list代表一个工件的信息，子list中的字母代表这个工件下面每道工序开始加工的时间。 假设我们知道每道工序开始加工的时间，同时又知道每道工序所需要的机器号，我们就可以得到每台机器上工序的加工顺 ...
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2016-07-24 20:39:00
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2.交叉 交叉是遗传算法中的一个重要操作，它的目的是从两条染色体中各自取出一部分来组合成一条新的染色体这里，在车间调度中一种常见的交叉方法叫Generalized Order Crossover方法(GOX)，假设有三个工件A,B,C, 每个工件下面包含三道工序，根据这一信息我们可以利用上一节介绍的 ...
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2016-07-16 23:11:21
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在上一篇博客中我们讨论了车间调度问题的编码，具体说就是根据工件的个数和每个工件的工序数来生成12122这样的数字排列，具体的说一个工件包含多少道工序，那么这个工件的编号就出现多少次。从12122中我们可以看出总共有两个工件1和2，工件1下面有两道工序，工件2下面有三道工序，所以1出现了2次，2出现了 ...
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2016-07-16 00:13:33
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