人工智慧演算法於時(shí)間序列模型之整合-文庫(kù)吧
2025-08-26 15:33 本頁(yè)面
【正文】 碼( b) 實(shí)數(shù)編碼( c ) 符號(hào)編碼? 先必須隨機(jī)的產(chǎn)生 q個(gè)染色體 (chromosomes)，這 q個(gè)染色體稱(chēng)為初始族群 ? 族群中的每個(gè)染色體亦稱(chēng)之為一個(gè)個(gè)體(Individual) ? 運(yùn)算子運(yùn)算的對(duì)象是染色體 ? 染色體的型態(tài)是由一串?dāng)?shù)字串接而成的字串 ? 每一個(gè)染色體都對(duì)應(yīng)到目標(biāo)問(wèn)題的一個(gè)解 ? 將每個(gè)參數(shù)之編碼字串串接起來(lái)就組成染色體 ? 染色體的長(zhǎng)度及個(gè)體都會(huì)影響到目標(biāo)問(wèn)題的精確度及難度 ? 染色體長(zhǎng)度越長(zhǎng)則目標(biāo)問(wèn)題的分割就越精密 ? 評(píng)估適者生存，不適者淘汰的指標(biāo)。 ? 適合度函數(shù)值越高表示個(gè)體的適合度越好、競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)，相對(duì)的也就越可能將基因遺傳到下一代身上。 ? 可以藉由設(shè)計(jì)不同的適合度函數(shù)來(lái)達(dá)到控制演化，進(jìn)而產(chǎn)生不同的結(jié)果。 ? 輪盤(pán)式選擇 (roulette wheel selection) ? 在每一代的演化過(guò)程中 ， 依每個(gè)物種的適應(yīng)函數(shù)值的大小來(lái)表被挑選到交配池中的機(jī)率，然後隨機(jī)選入到交配池中。 ? 競(jìng)爭(zhēng)式選擇 (tournament selection) ? 在每一代的演化過(guò)程中，隨機(jī)選取兩個(gè)或更多的物種，具最大適應(yīng)函數(shù)值的物種即被選中送至交配池中。 ? 交配池中的兩個(gè)母代個(gè)體，彼此交換位元資訊進(jìn)而產(chǎn)生兩個(gè)新的個(gè)體 ? 藉由累積前代較為優(yōu)良的位元資訊，以期待能夠產(chǎn)生出更優(yōu)秀的個(gè)體 ? 事先設(shè)定的交配 機(jī)率 (probability of crossover)來(lái)決定是否要進(jìn)行交配的運(yùn)算 ? 依據(jù)交配方式的不同，又可分為單點(diǎn)、兩點(diǎn)以及均勻三種 11101 0 0 1 0 0 000001 0 1 0 1 0 11 1 1 0 1 0 1 0 1 0 10 0 0 0 1 0 0 1 0 0 011 10100 100000 00101 01011 1 0 0 1 0 1 1 0 0 00 0 1 0 1 0 0 0 1 0 10 0 0 0 0 0 0 01 1 1 1 1 1 1 10 1 0 1
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