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1，遺傳算法的核心是什么
2，簡要說明遺傳算法中交叉和變異概率是如何設(shè)定的
3，遺傳算法路徑規(guī)劃是什么原理
4，請教用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序
5，什么叫遺傳算法遺傳算法有什么用希望通俗一點兒
6，請問一下能通俗的介紹一下什么是遺傳算法嗎

1，遺傳算法的核心是什么

遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。

遺傳算法的核心是什么

2，簡要說明遺傳算法中交叉和變異概率是如何設(shè)定的

遺傳算法中的選擇、交叉和變異都是隨機(jī)操作，而不是確定的精確規(guī)則。這說明遺傳算法是采用隨機(jī)方法進(jìn)行最優(yōu)解搜索，選擇體現(xiàn)了向最優(yōu)解迫近，交叉體現(xiàn)了最優(yōu)解的產(chǎn)生，變異體現(xiàn)了全局最優(yōu)解的復(fù)蓋。

簡要說明遺傳算法中交叉和變異概率是如何設(shè)定的

3，遺傳算法路徑規(guī)劃是什么原理

遺傳算法在很多領(lǐng)域都得到應(yīng)用；從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的角度上考慮，最關(guān)心的是遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。在遺傳算法應(yīng)用中，應(yīng)先明確其特點和關(guān)鍵問題，才能對這種算法深入了解，靈活應(yīng)用，以及進(jìn)一步研究開發(fā)。一、遺傳算法的特點1．遺傳算法從問

個人認(rèn)為多島遺傳算法的提出是為了增加樣本的多樣性,防止多早收斂,至于計算量我認(rèn)為并沒有增加多少,它并沒有額外增加種群的數(shù)量只是把種群再分成幾個島,在各個島上分別進(jìn)行傳統(tǒng)遺傳算法的計算,一個島相當(dāng)于一個“小生境”，對保持群體多樣性有作用，但其主要意圖是增加算法的多峰搜索能力??！

遺傳算法路徑規(guī)劃是什么原理

4，請教用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序

建議你參考一下雷英杰《matlab 遺傳算法工具箱與應(yīng)用》這本書，上面介紹的很明白。

原理大概是，設(shè)置一個初始種群，種群里的個體就是平滑因子，經(jīng)過遺傳算法的選擇、交叉、變異后，逐漸找到一個最佳的spread，即為最終結(jié)果。附件是一個GA-BP算法的程序，雖然不同，但是原理是相近的，可以參考。遺傳算法的基本運(yùn)算過程如下：a)初始化：設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計數(shù)器t=0，設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T，隨機(jī)生成M個個體作為初始群體P(0)。b)個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應(yīng)度。c)選擇運(yùn)算:將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上的。d)交叉運(yùn)算：將交叉算子作用于群體。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。e)變異運(yùn)算：將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代群體P(t+1)。f)終止條件判斷:若t=T,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計算。

5，什么叫遺傳算法遺傳算法有什么用希望通俗一點兒

首先有個很神奇的現(xiàn)象：人類以及動物的進(jìn)化都是朝著好的方向發(fā)展，雖然有的往壞的方向發(fā)展了，但是總體肯定是往好的方向發(fā)展。這看似不奇怪，但是我們知道，人類的基因組合是隨機(jī)的，沒有上帝約束。這種隨機(jī)過程的結(jié)果卻是一致的?。。。?！我們的遺傳算法就是從這里得到啟發(fā)！比如我要求y=x1+x2的最大值，兩個變量，我不用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法，就用幼兒園的方法，把所有可能取值帶進(jìn)去算，然后找出最大的就行了！但是，有時候取值是連續(xù)的，沒關(guān)系！使其離散化，就像把模擬信號化成數(shù)字信號一樣！還有個問題，如果取值太多咋辦？這就是遺傳算法的精髓！首先，我不用取所有可能取值，我只取幾十個或者幾百個（自己定），然后進(jìn)行處理，怎樣處理呢？讓我們回到剛開始的人類進(jìn)化問題，雖然沒有上帝的幫忙，但是我們知道，自然界遵循優(yōu)勝劣汰的發(fā)賊，遵循交叉變異的法則，雖然不能數(shù)字化，但是這是個趨勢！我們就是把這種法則數(shù)學(xué)化！所取的幾十個值我要剩下哪些？要拋棄哪些？要處理哪些？這都要我們自己選擇，肯定是選擇最合適的取值留下，經(jīng)過一系列的處理，就生成了新的群體，然后再處理，自己約定處理到第幾次就可以了，取出現(xiàn)過的最大值不用擔(dān)心取到的是不是最大值，因為數(shù)學(xué)上已經(jīng)有了證明，這種方法是收斂的，概率是1，所以盡管放心的做，具體的做法要參考相關(guān)書籍，不難的。遺傳算法的最大用處就是解決數(shù)學(xué)理論不能解決的問題！比如路徑規(guī)劃，調(diào)度問題……

購買時:申購費(fèi)1.5%申購費(fèi)用=認(rèn)購金額/(1+認(rèn)購費(fèi)率)×認(rèn)購費(fèi)率=1000/(1+1.5%)*1.5%=14.78元申購份額=(1000-14.78)/1.1235=876.92贖回時:收取0.5%的贖回費(fèi)贖回費(fèi)用=876.92*1.1583*0.5%=5.08贖回金額=876.92*1.1583-5.08=1010.66元一天的凈收益=1010.66-1000=10.66元需要注意的是當(dāng)天購買的基金要按當(dāng)天收市后(16點)的基金凈值計算.

6，請問一下能通俗的介紹一下什么是遺傳算法嗎

遺傳算法(Genetic Algorithms or GAs)是基于自然選擇和自然遺傳機(jī)制的搜索算法，它是一種有效的解決最優(yōu)化問題的方法。遺傳算法最早是由美國Michigan大學(xué)的John Holland和他的同事及學(xué)生提出的。類似于自然界演化的基本法則，“適者生存”是遺傳算法的核心機(jī)制，同樣，“復(fù)制（reproduce）”、“雜交(crossover)”、“變異(mutation)”等自然界的生物演化規(guī)則在遺傳算法中都得到類似的體現(xiàn)。用遺傳算法解最優(yōu)化問題，首先應(yīng)對可行域中的個體進(jìn)行編碼，然后在可行域中隨機(jī)挑選指定群體大小的一些個體組成作為進(jìn)化起點的第一代群體，并計算每個個體的目標(biāo)函數(shù)值，即該個體的適應(yīng)度。接著就像自然界中一樣，利用選擇機(jī)制從群體中隨機(jī)挑選個體作為繁殖過程前的個體樣本。選擇機(jī)制保證適應(yīng)度較高的個體能夠保留較多的樣本；而適應(yīng)度較低的個體則保留較少的樣本，甚至被淘汰。在接下去的繁殖過程中，遺傳算法提供了交叉和變異兩種算法對挑選后的樣本進(jìn)行交換和基因突變。交叉算法交換隨機(jī)挑選的兩個個體的某些位，變異算子則直接對一個個體中的隨機(jī)挑選的某一位進(jìn)行突變。這樣通過選擇和繁殖就產(chǎn)生了下一代群體。重復(fù)上述選擇和繁殖過程，直到結(jié)束條件得到滿足為止。進(jìn)化過程最后一代中的最優(yōu)解就是用遺傳算法解最優(yōu)化問題所得到的最終結(jié)果。與其他算法相比，遺傳算法主要有以下四個方面的不同：遺傳算法所面向的對象是參數(shù)集的編碼,而不是參數(shù)集本身；遺傳算法的搜索是基于若干個點，而不是基于一個點；遺傳算法利用目標(biāo)函數(shù)的信息，而不是導(dǎo)數(shù)或者其他輔助信息；遺傳算法的轉(zhuǎn)化規(guī)則是概率性的，而不是確定性的。

王小平的《遺傳算法——理論、應(yīng)用與軟件實現(xiàn)》屬于較為經(jīng)典的書，很多人都是看這本書入門的焦李成等主編的《協(xié)同進(jìn)化計算與多智能體系統(tǒng)》是一本非常好的書，內(nèi)容不但新穎實用，后面的參考資料也非常豐富，而且大都是這方面的研究前沿和研究熱點。這本書還是國家863和973計劃資助的，很值得學(xué)習(xí)。論文方面國內(nèi)的你可以搜一下鐘偉才的論文，他應(yīng)該是焦的學(xué)生（我猜的），他們都是西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點實驗室的專家。多智能體系統(tǒng)，免疫進(jìn)化計算，協(xié)同進(jìn)化，粒子群遺傳算法應(yīng)該是這幾年比較熱的題目如果你是做數(shù)值優(yōu)化或者是多目標(biāo)計算，你重點要弄清實數(shù)編碼的遺傳算法，如果是tsp或者是背包問題，則要深入了解二進(jìn)制編碼的遺傳算法。向你推薦兩篇文章：《an orthogonal genetic algorithm with quantization for global numerical optimition》《a fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: nsga-ii》第一篇主要解決超高維（幾百甚至上千維，不過我給你推薦的第二本書已經(jīng)將這個紀(jì)錄推到了上萬維）問題。第二篇主要講了一下利用協(xié)同進(jìn)化的方法，求解多目標(biāo)優(yōu)化的問題，在實際應(yīng)用價值很大。我的郵箱hu_hu605@163.com