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正文內(nèi)容

物流系統(tǒng)的智能優(yōu)化方法(編輯修改稿)

2025-06-15 05:10 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 27 遺傳算法中,決策變量 X組成了問(wèn)題的解空間。對(duì)問(wèn)題最優(yōu)解的搜索是通過(guò)對(duì)染色體 X的搜索過(guò)程來(lái)進(jìn)行的,從而由所有的染色體 X就組成了問(wèn)題的搜索空間。 生物的進(jìn)化是以集團(tuán)為主體的。與此相對(duì)應(yīng),遺傳算法的運(yùn)算對(duì)象是由 M個(gè)個(gè)體所組成的集合,稱(chēng)為群體。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 28 與生物一代一代的自然進(jìn)化過(guò)程相似,遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程也是一個(gè)反復(fù)迭代過(guò)程,第 t代群體記做 P(t),經(jīng)過(guò)一代遺傳和進(jìn)化后,得到第 t+1代群體,它們也是由多個(gè)個(gè)體組成的集合,記做 P(t+1)。這個(gè)群體不斷地經(jīng)過(guò)遺傳和進(jìn)化操作,并且每次都按照優(yōu)勝劣汰的規(guī)則將適應(yīng)度較高的個(gè)體更多地遺傳到下一代,這樣最終在群體中將會(huì)得到一個(gè)優(yōu)良的個(gè)體 X,它所對(duì)應(yīng)的表現(xiàn)型 X將達(dá)到或接近于問(wèn)題的最優(yōu)解 。 *X遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 29 生物的進(jìn)化過(guò)程主要是通過(guò)染色體之間的交叉和染色體的變異來(lái)完成的。遺傳算法中最優(yōu)解的搜索過(guò)程也模仿生物的這個(gè)進(jìn)化過(guò)程,使用所謂的遺傳算子 (geic operators)作用于群體P(t)中,進(jìn)行下述遺傳操作,從而得到新一代群體 P(t+1)。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 30 ?選擇 (selection):根據(jù)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,按照一定的規(guī)則或方法,從第 t代群體 P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個(gè)體遺傳到下一代群體 P(t+1)中。 ?交叉 (crossover):將群體 P(t)內(nèi)的各個(gè)個(gè)體隨機(jī)搭配成對(duì),對(duì)每一個(gè)個(gè)體,以某個(gè)概率 (稱(chēng)為交叉概率, crossover rate)交換它們之間的部分染色體。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 31 ?變異 (mutation):對(duì)群體 P(t)中的每一個(gè)個(gè)體,以某一概率 (稱(chēng)為變異概率, mutation rate)改變某一個(gè)或一些基因座上基因值為其它的等位基因。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 32 特點(diǎn) 遺傳算法是一類(lèi)可用于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化計(jì)算的魯棒搜索算法,與其他一些優(yōu)化算法相比,主要有下述幾個(gè)特點(diǎn): ?遺傳算法以決策變量的編碼作為運(yùn)算對(duì)象。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法往往直接利用決策變量的實(shí)際值本身進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,但遺傳算法不是直接以決策變量的值,而是以決策變量的某種形式的編碼為運(yùn)算對(duì)象,從而可以很方便地引入和應(yīng)用遺傳操作算子。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 33 ?遺傳算法直接以目標(biāo)函數(shù)值作為搜索信息。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法往往不只需要目標(biāo)函數(shù)值,還需要目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)等其它信息。這樣對(duì)許多目標(biāo)函數(shù)無(wú)法求導(dǎo)或很難求導(dǎo)的函數(shù),遺傳算法就比較方便。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 34 ?遺傳算法同時(shí)進(jìn)行解空間的多點(diǎn)搜索。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法往往從解空間的一個(gè)初始點(diǎn)開(kāi)始搜索,這樣容易陷入局部極值點(diǎn)。遺傳算法進(jìn)行群體搜索,而且在搜索的過(guò)程中引入遺傳運(yùn)算,使群體又可以不斷進(jìn)化。這些是遺傳算法所特有的一種隱含并行性。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 35 ?遺傳算法使用概率搜索技術(shù) 。遺傳算法屬于一種自適應(yīng)概率搜索技術(shù),其選擇、交叉、變異等運(yùn)算都是以一種概率的方式來(lái)進(jìn)行的,從而增加了其搜索過(guò)程的靈活性。實(shí)踐和理論都已證明了在一定條件下遺傳算法總是以概率 1收斂于問(wèn)題的最優(yōu)解。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 36 應(yīng)用 遺傳算法提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的通用框架,它不依賴(lài)于問(wèn)題的具體領(lǐng)域,對(duì)問(wèn)題的種類(lèi)有很強(qiáng)的魯棒性,所以廣泛應(yīng)用于很多學(xué)科。下面列舉一些遺傳算法的主要應(yīng)用領(lǐng)域。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 37 ?組合優(yōu)化:遺傳算法是尋求組合優(yōu)化問(wèn)題滿意解的最佳工具之一,實(shí)踐證明,遺傳算法對(duì)于組合優(yōu)化問(wèn)題中的 NP完全問(wèn)題非常有效。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 38 ?生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題:生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題在很多情況下所建立起來(lái)的數(shù)學(xué)模型難以精確求解,即使經(jīng)過(guò)一些簡(jiǎn)化之后可以進(jìn)行求解也會(huì)因簡(jiǎn)化得太多而使求解結(jié)果與實(shí)際相差太遠(yuǎn)?,F(xiàn)在遺傳算法已經(jīng)成為解決復(fù)雜調(diào)度問(wèn)題的有效工具。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 39 ?自動(dòng)控制:遺傳算法已經(jīng)在自動(dòng)控制領(lǐng)域中得到了很好的應(yīng)用,例如基于遺傳算法的模糊控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)、基于遺傳算法的參數(shù)辨識(shí)、基于遺傳算法的模糊控制規(guī)則的學(xué)習(xí)、利用遺傳算法進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)和權(quán)值學(xué)習(xí)等。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 40 ?機(jī)器人學(xué):機(jī)器人是一類(lèi)復(fù)雜的難以精確建模的人工系統(tǒng),而遺傳算法的起源就來(lái)自于對(duì)人工自適應(yīng)系統(tǒng)的研究,所以機(jī)器人學(xué)自然成為遺傳算法的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 41 ?圖象處理:圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。在圖像處理過(guò)程中,如掃描、特征提取、圖像分割等不可避免地存在一些誤差,這些誤差會(huì)影響圖像處理的效果。如何使這些誤差最小是使計(jì)算機(jī)視覺(jué)達(dá)到實(shí)用化的重要要求,遺傳算法在這些圖像處理中的優(yōu)化計(jì)算方面得到了很好的應(yīng)用。 遺傳算法 物流系統(tǒng)工程 —— 第 5章 智能優(yōu)化方法 42 ?人工生命:人工生命是用計(jì)算機(jī)、機(jī)械等人工媒體模擬或構(gòu)造出的具有自然生物系統(tǒng)特有行為的人造系統(tǒng)。自組織能力和自學(xué)習(xí)能力是人工生命的兩大重要特征。人工
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