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算法合集之遺傳算法的特點及其應用(參考版)

2024-10-21 18:37本頁面
  

【正文】 為此 , 染色體串 A中的元素 。例如 , 兩父染色體串為: A: 2 8 4 10 * 5 1 7 3 * 6 9 B: 5 6 7 1 * 10 2 8 3 * 9 4 符號 “ *” 表示交換點 。 圖 一 Y 問題的初始(侯選)解 種群滿足預定指標 編碼為染色體(向量) 種群 P( t) 計算各染色體適應度 通過遺傳運算存優(yōu)去劣 種群 P( t+1) 復制 交換 變異 種群 P( t) ?種群 P( t+1) 解碼染色體 問題解答空間 N 圖 1 遺傳算法工作原理示意圖 多點交換 ? 不過在本例中使用多點交換 , 只需進行兩點交換即可 ,其實兩點交換與單點交換是類似的 。 ? 本文的主要目的還是讓大家對遺傳算法能夠有一個初步的了解 , 這樣對大家進行深入的實踐是有幫助的 。 結 束 語 ? 遺傳算法的原理是簡單的 , 但是如何熟練運用遺傳算法卻并不是一個簡單的問題 , 理論要切合實際 , 對于不同問題 , 遺傳算法要稍加變化 , 就如同畫龍點睛一般 , 切忌不可生搬硬套 。 遺傳算法應用舉例 ? 通過兩道例題 , 我們在遺傳算法原有簡單定義上 , 加以擴充 , 介紹了若干高級遺傳算法在具體實例中的應用 , 旨在打開思想的局限性 , 不僅僅在原有簡單定義下做文章 , 而是充分發(fā)揮想象 , 對于不同問題 , 采取不同對策 , 在遺傳算法的框架下 , 安排使用合理的算法 , 改進原有算法 , 或與原有算法相結合 。 ? 算法的主要部分已經討論完了 , 但是還有一點值得提出的 , 由于遺傳算法是一種不斷優(yōu)化的搜索算法 , 因此 , 我們可以用貪心算法構造初始群 。 當然也可以不進行交換運算 , 而直接進行變異運算 ,因為本例中的變異運算本就隱含了交換的含義 。 因此須改進交換運算 。 9269367317511054108428 DDDDDDDDDDD ij ?????????????? ijDcxf m a x)(TSP
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