国产视频68区,大鸡巴视频在线观看

本文目錄一覽

1，人工智能GA算法
2，MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值
3，ga解法是什么
4，GA在建筑設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn) 什么意思
5，模擬退火法SA和遺傳算法GA的專業(yè)解釋
6，重點(diǎn)

1，人工智能GA算法

頂一個(gè)

人工智能GA算法

2，MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值

去百度一下就知道了。呵呵

MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值

3，ga解法是什么

就是遺傳算法（Genetic Algorithm，縮寫為GA）是一種有效的解決最優(yōu)化問題的方法

蓬的意思羅！~~

ga解法是什么

4，GA在建筑設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn) 什么意思

遺傳演算法(Genetic Algorithms,簡(jiǎn)稱GA.建構(gòu)一套電腦輔助建筑設(shè)計(jì)平面空間配置系統(tǒng)之方法,并藉以協(xié)助建筑設(shè)計(jì)者在從事建筑平面空間配置設(shè)計(jì)時(shí)之輔助參考工具。

5，模擬退火法SA和遺傳算法GA的專業(yè)解釋

n局部搜索，模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索的形象比喻：為了找出地球上最高的山，一群有志氣的兔子們開始想辦法。1．兔子朝著比現(xiàn)在高的地方跳去。他們找到了不遠(yuǎn)處的最高山峰。但是這座山不一定是珠穆朗瑪峰。這就是局部搜索，它不能保證局部最優(yōu)值就是全局最優(yōu)值。2．兔子喝醉了。他隨機(jī)地跳了很長(zhǎng)時(shí)間。這期間，它可能走向高處，也可能踏入平地。但是，他漸漸清醒了并朝最高方向跳去。這就是模擬退火。3．兔子們吃了失憶藥片，并被發(fā)射到太空，然后隨機(jī)落到了地球上的某些地方。他們不知道自己的使命是什么。但是，如果你過幾年就殺死一部分海拔低的兔子，多產(chǎn)的兔子們自己就會(huì)找到珠穆朗瑪峰。這就是遺傳算法。4.兔子們知道一個(gè)兔的力量是渺小的。他們互相轉(zhuǎn)告著，哪里的山已經(jīng)找過，并且找過的每一座山他們都留下一只兔子做記號(hào)。他們制定了下一步去哪里尋找的策略。這就是禁忌搜索。

模擬退火來自冶金學(xué)的專有名詞退火,退火是將材料加熱后再經(jīng)特定速率冷卻，目的是增大晶粒的體積，并且減少晶格中的缺陷。材料中的原子原來會(huì)停留在使內(nèi)能有局部最小值的位置，加熱使能量變大，原子會(huì)離開原來位置，而隨機(jī)在其他位置中移動(dòng)。退火冷卻時(shí)速度較慢，使得原子有較多可能可以找到內(nèi)能比原先更低的位置。模擬退火的原理也和金屬退火的原理近似：將熱力學(xué)的理論套用到統(tǒng)計(jì)學(xué)上，將搜尋空間內(nèi)每一點(diǎn)想像成空氣內(nèi)的分子；分子的能量，就是它本身的動(dòng)能；而搜尋空間內(nèi)的每一點(diǎn)，也像空氣分子一樣帶有“能量”，以表示該點(diǎn)對(duì)命題的合適程度

6，重點(diǎn)

根據(jù)閱讀的資料，大概有以下判斷：遺傳算法是演化算法中的一種。遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來的隨機(jī)化搜索方法。它是由美國(guó)的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)。遺傳算法是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型。它的思想源于生物遺傳學(xué)和適者生存的自然規(guī)律，是具有“生存＋檢測(cè)”的迭代過程的搜索算法。遺傳算法以一種群體中的所有個(gè)體為對(duì)象，并利用隨機(jī)化技術(shù)指導(dǎo)對(duì)一個(gè)被編碼的參數(shù)空間進(jìn)行高效搜索。其中，選擇、交叉和變異構(gòu)成了遺傳算法的遺傳操作；參數(shù)編碼、初始群體的設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)、遺傳操作設(shè)計(jì)、控制參數(shù)設(shè)定五個(gè)要素組成了遺傳算法的核心內(nèi)容。作為一種新的全局優(yōu)化搜索算法，遺傳算法以其簡(jiǎn)單通用、魯棒性強(qiáng)、適于并行處理以及高效、實(shí)用等顯著特點(diǎn)，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，取得了良好效果，并逐漸成為重要的智能算法之一。遺傳算法是基于生物學(xué)的，理解或編程都不太難。下面是遺傳算法的一般算法：創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)的初始狀態(tài) 初始種群是從解中隨機(jī)選擇出來的，將這些解比喻為染色體或基因，該種群被稱為第一代，這和符號(hào)人工智能系統(tǒng)的情況不一樣，在那里問題的初始狀態(tài)已經(jīng)給定了。評(píng)估適應(yīng)度對(duì)每一個(gè)解(染色體)指定一個(gè)適應(yīng)度的值，根據(jù)問題求解的實(shí)際接近程度來指定(以便逼近求解問題的答案)。不要把這些“解”與問題的“答案”混為一談，可以把它理解成為要得到答案，系統(tǒng)可能需要利用的那些特性。繁殖(包括子代突變) 帶有較高適應(yīng)度值的那些染色體更可能產(chǎn)生后代(后代產(chǎn)生后也將發(fā)生突變)。后代是父母的產(chǎn)物，他們由來自父母的基因結(jié)合而成，這個(gè)過程被稱為“雜交”。下一代如果新的一代包含一個(gè)解，能產(chǎn)生一個(gè)充分接近或等于期望答案的輸出，那么問題就已經(jīng)解決了。如果情況并非如此，新的一代將重復(fù)他們父母所進(jìn)行的繁衍過程，一代一代演化下去，直到達(dá)到期望的解為止。并行計(jì)算非常容易將遺傳算法用到并行計(jì)算和群集環(huán)境中。一種方法是直接把每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)成一個(gè)并行的種群看待。然后有機(jī)體根據(jù)不同的繁殖方法從一個(gè)節(jié)點(diǎn)遷移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)。另一種方法是“農(nóng)場(chǎng)主/勞工”體系結(jié)構(gòu)，指定一個(gè)節(jié)點(diǎn)為“農(nóng)場(chǎng)主”節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)選擇有機(jī)體和分派適應(yīng)度的值，另外的節(jié)點(diǎn)作為“勞工”節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)重新組合、變異和適應(yīng)度函數(shù)的評(píng)估。 http://baike.baidu.com/view/45853.html 演化算法：這部分的研究主要是提供具有演化特征的算法，已知的遺傳算法是其中之一。許多新的算法正在研究中。由于遺傳算法的整體搜索策略和優(yōu)化計(jì)算時(shí)不依賴于梯度信息，所以它的應(yīng)用非常廣泛，尤其適合于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的高度復(fù)雜的非線性問題。人工生命研究的重要內(nèi)容就是進(jìn)化現(xiàn)象，遺傳算法是研究進(jìn)化現(xiàn)象的重要方法之一我國(guó)學(xué)者接觸這個(gè)領(lǐng)域較晚，目前尚未形成聲勢(shì)和有規(guī)模的研究隊(duì)伍。1997年夏天，在中科院基礎(chǔ)局、國(guó)家科委基礎(chǔ)司及中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)及技術(shù)交流中心的支持下，由中科院系統(tǒng)科學(xué)所和自動(dòng)化研究所舉辦了第一次人工生命及進(jìn)化機(jī)器人研討會(huì)[20]。與會(huì)者約60人。除去邀請(qǐng)了五位國(guó)際知名學(xué)者的學(xué)術(shù)報(bào)告之外，國(guó)內(nèi)也有數(shù)名學(xué)者介紹了相關(guān)的研究成果。主要在數(shù)字生命、復(fù)雜巨系統(tǒng)方面進(jìn)行了一些研究。據(jù)目前了解到的情況，國(guó)內(nèi)尚有一些人在研究演化算法，在人工智能的一本書上有一段介紹人工生命。但對(duì)人工社會(huì)、人工生態(tài)環(huán)境及進(jìn)化機(jī)器人等尚無人問津。 http://blog.ustc.edu.cn/chujx/archives/000925.html 參考資料： http://baike.baidu.com/view/45853.html

遺傳算法（Genetic Algorithm，縮寫為GA）是一種有效的解決最優(yōu)化問題的方法。它最先是由John Holland于1975年提出的。從那以后，它逐漸發(fā)展成為一種通過模擬自然進(jìn)化過程解決最優(yōu)化問題的計(jì)算模型。利用遺傳算法解最優(yōu)化問題，首先應(yīng)對(duì)可行域中的點(diǎn)進(jìn)行編碼（一般采用二進(jìn)制編碼），然后在可行域中隨機(jī)挑選一些編碼組成作為進(jìn)化起點(diǎn)的第一代編碼組，并計(jì)算每個(gè)解的目標(biāo)函數(shù)值，也就是編碼的適應(yīng)度。接著就像自然界中一樣，利用選擇機(jī)制從編碼組中隨機(jī)挑選編碼作為繁殖過程前的編碼樣本。選擇機(jī)制應(yīng)保證適應(yīng)度較高的解能夠保留較多的樣本；而適應(yīng)度較低的解則保留較少的樣本，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子對(duì)挑選后的樣本進(jìn)行交換。交叉算子交換隨機(jī)挑選的兩個(gè)編碼的某些位，變異算子則直接對(duì)一個(gè)編碼中的隨機(jī)挑選的某一位進(jìn)行反轉(zhuǎn)。這樣通過選擇和繁殖就產(chǎn)生了下一代編碼組。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。從以上介紹可以看出，GA算法具有下述特點(diǎn)： 1)GA是對(duì)問題參數(shù)的編碼組進(jìn)行進(jìn)貨，而不是直接對(duì)參數(shù)本身。 21)GA的搜索是從問題解的編碼組開始搜索，而不是從單個(gè)解開始。 31)GA使用目標(biāo)函數(shù)值（適應(yīng)度）這一信息進(jìn)行搜索，而不需導(dǎo)數(shù)等其他信息。 4)GA算法使用的選擇、交叉、變異這三個(gè)算子都是隨機(jī)操作，而不是確定規(guī)則。　　實(shí)踐表明，遺傳算法解最優(yōu)化問題的計(jì)算效率比較高、適用范圍相當(dāng)廣。為了解釋這一現(xiàn)象，Holland給出了圖式定理。所謂圖式，就是某些碼位取相同值的編碼的集合。圖式定理說明在進(jìn)化過程的各代中，屬于適應(yīng)度高、階數(shù)低且長(zhǎng)度短的圖式的編碼數(shù)量將隨代數(shù)以指數(shù)形式增長(zhǎng)。另外，Holland還發(fā)現(xiàn)遺傳算法具有隱含的并行計(jì)算特性。最近的研究則表明，上述遺傳算法經(jīng)適當(dāng)改進(jìn)后對(duì)任意優(yōu)化問題以概率1收斂于全局最優(yōu)解。　　將遺傳算法用于解決各種實(shí)際問題后，人們發(fā)現(xiàn)遣傳算法也會(huì)由于各種原因過早向目標(biāo)函數(shù)的局部最優(yōu)解收斂，從而很難找到全局最優(yōu)解。其中有些是由于目標(biāo)函數(shù)的特性造成的，例如函數(shù)具有欺騙性，不滿足構(gòu)造模塊假說等等；另外一些則是由于算法設(shè)計(jì)不當(dāng)。為此，不斷有人對(duì)遺傳算法提出各種各樣的改進(jìn)方案。例如：針對(duì)原先的定長(zhǎng)二進(jìn)制編碼方案；提出了動(dòng)態(tài)編碼、實(shí)數(shù)編碼等改進(jìn)方案；針對(duì)按比例的選擇機(jī)制，提出了競(jìng)爭(zhēng)選擇、按續(xù)挑選等改進(jìn)方案；針對(duì)原先的一點(diǎn)交叉算子，提出了兩點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、均勻交叉等算子；針對(duì)原先遺傳算法各控制參數(shù)在進(jìn)化過程中不變的情況，提出了退化遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法等。另外，針對(duì)不同問題還出現(xiàn)了分布式遺傳算法、并行遺傳算法等等。　　近年來，隨著對(duì)于遺傳算法研究的不斷深入完善，有越來越多的人認(rèn)識(shí)了解了遺傳算法，并把它應(yīng)用到越來越廣泛的領(lǐng)域，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)優(yōu)化控制和社會(huì)科學(xué)等方面。特別是在解決旅行商問題、煤氣管道的最優(yōu)控制、通信網(wǎng)絡(luò)鏈接長(zhǎng)度的優(yōu)化問題、鐵路運(yùn)輸計(jì)劃優(yōu)化、噴氣式收音機(jī)渦輪機(jī)的設(shè)計(jì)、VLSI版面設(shè)計(jì)、鍵盤排列優(yōu)化等問題上遺傳算法都取得了很大的成功。　　目前國(guó)際國(guó)內(nèi)有關(guān)GA的研究熱潮方興未艾。除從1985年起每?jī)赡昱e辦一屆GA國(guó)際會(huì)議外，還有MIT從1993年開始出版的《Evolutionary Computatio》和《Adaptive Behavior》兩種雜志、IEEE從今年起出版的專門關(guān)于進(jìn)化計(jì)算的匯刊。另外，各種AI類的雜志不斷出版有關(guān)進(jìn)化計(jì)算的專輯。其它有關(guān)GA理論和工程應(yīng)用的文章也在各種不同類型雜志上不斷涌現(xiàn)。國(guó)內(nèi)有關(guān)GA的研究也正在不斷深入地展開。

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

ga算法，人工智能GA算法

本文目錄一覽

1，人工智能GA算法

2，MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值

3，ga解法是什么

4，GA在建筑設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn) 什么意思

5，模擬退火法SA和遺傳算法GA的專業(yè)解釋

6，重點(diǎn)

最近更新

相關(guān)文章

問答最新文章

資訊排行榜推薦

問答排行榜精選

問答文章排行榜

熱門標(biāo)簽

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

ga算法，人工智能GA算法

本文目錄一覽

1，人工智能GA算法

2，MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值

3，ga解法是什么

4，GA在建筑設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn) 什么意思

5，模擬退火法SA和遺傳算法GA的專業(yè)解釋

6，重點(diǎn)

最近更新

相關(guān)文章

問答最新文章

資訊排行榜推薦

問答排行榜精選

問答文章排行榜

熱門標(biāo)簽

ga算法，人工智能GA算法

1，人工智能GA算法

2，MATLAB中的ga算法如何如何獲得每一步計(jì)算數(shù)值

3，ga解法是什么

4，GA在建筑設(shè)計(jì)中經(jīng)常出現(xiàn) 什么意思

6，重點(diǎn)