以前在学校的时候，写了一个博客介绍遗传算法，并通过Matlab实现了该算法。但是很多读者反馈说代码运行不起来。 我因为现在没有Matlab工具了，而且Matlab还是挺贵的，所以还是用Python实现以下遗传算法，供大家学习。 写这个博客主要是因为我在学校学习遗传算法的时候，没学会，只是大概知道，但 ...
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2020-03-06 23:50:18
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从1953 开始模拟自然界的算法不断出现，比如最先出现模拟退火算法1969年专家系统，1975年遗传算法，1989年禁忌搜索，群算法方面粒子群算法、人工蜂群算法等相继被提出。随着这些算法的发展，近年来自然的计算模式正式成为人工智能研究的重要方法与手段。 生物启发计算 ：包括一套简约规则和一套结构比较 ...
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2020-03-02 20:42:08
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刚开学便被拉去参加了研究生数模比赛，赛题是一个航班排班的优化问题，所以第一反映便是遗传算法，比赛期间三个问题都使用单目标遗传算法，趁着还比较熟悉，特此记录，以便后续复习。本篇文章使用Python进行实现。 启发式算法 启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保 ...
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2020-03-02 19:03:44
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按照专业解释神经网络是：一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网 ...
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2020-02-22 15:43:43
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Reservoir Computing [toc] 背景： 1. 神经网络的一种弥补RNN缺点 2. 神经网 络方法在具体应用过程中也存在一些局限性 .比如前向 结构的神经网络一 般不适 合处理与 时序相 关的机 器学 习问题 , 而在实际应用中出 现的问 题往往 与时 间相关 , 比如预测 、系统 ...
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2020-02-10 18:31:55
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遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化进制，在人工系统中实现特定目标而优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术，更具适者生存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作：初始群体的产生、求每... ...
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2020-02-09 11:56:41
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巡回旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)，也称为货郎担问题。该问题可简单描述为走遍n个城市的最短路。几十年来，出现了很多近似优化算法。如近邻法、贪心算法、最近插入法、最远插入法、模拟退火算法以及遗传算法。 问题1 设有一个售货员从10个城市中的某一个城市的出发， ...
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2020-02-01 19:29:17
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Differential Evolution 差分进化算法（Differential Evolution，DE)于1997年由Rainer Storn和Kenneth Price在遗传算法等进化思想的基础上提出的，本质是一种多目标（连续变量）优化算法（MOEAs），用于求解多维空间中整体最优解。 差 ...
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2020-01-29 23:59:10
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遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 ...
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2020-01-29 22:03:17
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遗传算法 (GA) 算法最主要的就是我们要想明白什么是他的 DNA 和怎么样对个体进行评估 (他们的 Fitness). Fitness和DNA 这次的编码 DNA 方式又不一样, 我们可以尝试对每一个城市有一个 ID, 那经历的城市顺序就是按 ID 排序咯. 比如说商人要经过3个城市, 我们就有 ...
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2020-01-29 17:38:20
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