00问答网
所有问题
当前搜索:
遗传算法的实现
...a=1:19; 如何
实现
a中19个数的随机交换,用
遗传算法
如何实现第一步的...
视频时间 1:19
能否用labvIEW
实现
路径规划 用
遗传算法
说说思路, 要是有代码就共享一...
答:
路径名无非是:c: pic.jpg 举例 如果将大量图片 链接路径,则修改图片名为 pic1.jpg. pic2. jpg. pic3.jpg...找出路径中公共的元素,pic X . jpg 。 其中X为 变化的元素, 其余为固定的元素 将X 在程序中做成可变的, 其余不变则可以
实现
你说的。
神经网络和
遗传算法
有什么关系?
答:
1.遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中,遗传算法可用于网络的学习。这时,它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则
实现
自动优化,从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化 用
遗传算法的
全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2.遗传算法在网络设计中的应用 用...
如何用matlab来
实现遗传算法
确定参数范围啊?越详细越好~~谢谢了_百度...
答:
对于
遗传算法的
参数问题,只有推荐值,比如种群一般取40-100,选择或复制0.6-0.96,交叉0.6-0.9,变异0.001-0.05.没有如何确定的具体办法。这是世界性问题。
请问
遗传算法
和进化算法是什么关系?
答:
遗传
:生物亲代与子代之间、子代个体之间相似的现象. 父母的基因特征传给子女。进化:专指生物由简单到复杂、由低级到高级的发展变化,又称作演化。作为
算法
而言也与之类似,依据限制条件使部分特性满足者继续遗传特性,便成为进化 因此遗传是进化的基础 遗传包含于进化 遗传是进化的必要条件 ...
用病毒进化单亲
遗传算法
可以
实现
斜弯箱梁桥的静力传感器优化布置吗...
答:
遗传算法
只能做数值优化,关键看你的模型是什么。1、你是想把问题简化成最大覆盖模型(n皇后问题)2、还是约束布局问题 3、还是多目标优化问题 推荐你看一下《协同进化计算与多智能体系统》一书这本书里介绍的算法比较容易
实现
,病毒进化可能需要变长度的二进制编码(我记得是这样)不太好编,还有什么...
什么是粒子群
算法
?
答:
遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是
遗传算法的
编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子
的实现
也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的...
有无跟
遗传算法
和图像处理相关的参考书目推荐,最好有pdf版的?
答:
以下是一些有关遗传算法和图像处理的参考书目推荐,其中一些可能有 PDF 版本可用:《遗传算法基础及应用》(Genetic Algorithm: Basic Theory and Applications)(英)戴维·戈德伯格著,唐飞等译,机械工业出版社,2003 年。这本书深入浅出地介绍了
遗传算法的
原理和
实现
,以及它们在各种应用中的使用。《遗传...
遗传算法的
特点
答:
这是
遗传算法
与传统优化
算法的
极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的;容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索,覆盖面大,利于全局择优。(2)遗传算法同时处理群体中的多个个体,即对搜索空间中的多个解进行评估,减少了陷入局部最优解的风险,同时算法本身易于
实现
并行化。(3)遗传...
用
遗传算法
求解配送路线优化问题时,交叉率和变异率怎么设定?
答:
该算法通过在常规的
遗传算法
基础上加入模拟退火算子和记忆装置而得到。下面首先介绍此有记忆功能的遗传模拟
算法的
步骤。根据参考文献[3],给出下面的
算法实现
步骤: STEP1 给定群体规模maxpop,将初始群体按照t 所指定的值进行分块, k=0;初始温度t =t ,产生初始群体pop(k),并且初始群体的每个分块中都具有t 满足...
棣栭〉
<涓婁竴椤
5
6
7
8
10
11
12
9
13
14
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜