經典遺傳算法原理與應用-資料下載頁
2025-05-13 16:56本頁面
【正文】 1110 100000 010110 111 100 0010110 1011011 110000 100111 0100 0001 1001 10100 1100000001 1010101 0001010 010 011 0001100000 1110010110 1100000001 1001110100 1010101010 1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 0001010011 0001 1110 100000 010110 111 100 0010110 1011011 110000 100101 0100 0001 1001 10100 1100000001 1010101 0001010 010 011 至下一代，適應度計算 → 選擇 → 交叉 → 變異，直至滿足終止條件 。 遺傳算法的應用及一些問題 遺傳算法的應用領域 （ 1）組合優(yōu)化 （ 2）函數優(yōu)化 （ 3）自動控制 （ 4）生產調度 （ 5）圖像處理 （ 6）機器學習 （ 7）人工生命 （ 8）數據挖掘 遺傳算法在應用中的一些問題 1）知識的編碼 二進制和十進制的比較：二進制有更多圖式和更大的搜索范圍；十進制更接近于實際操作。 12 m i nm a x???lUUQ精度 2）適應度函數 適應度函數值必須非負 ， 根據情況做適當的處理 。 如圖 3）全局最優(yōu)和收斂性。 根據圖式定理，對于具有“欺騙性”函數， GA有可能落入局部最優(yōu)點。 舉例： 3位欺騙函數 Thank you
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