遺傳網路演算法

遺傳網路演算法的理念是物競天擇，適者生存，就是自動生成程式和大量的種群，讓程式自然進化演算法。遺傳網路演算法關鍵分為以下三部分。

遺傳網路演算法和bp 線性回歸方法相比最大的好處是進化過程中不需要提供模型。模型和引數均有遺傳網路演算法自行選擇。但是這樣同時也帶來很大的弊端，就是程式進化的過程很慢，所有很大的資料計算量才能解決現實世界的任務。

定義基本的構建元素，例如 加 減 乘 除 取輸入函式、 等等

定義評價函式 和自動生成種群的節點的函式。

編寫自動生成個體的函式，然後根據個別個體進行變異。變異的方式通用的方式兩種:1 是自己編譯 2 和同類交換基因。

構築環境和種群，選擇精英。

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關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...

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優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...

遺傳演算法 變異演算法

遺傳演算法系列 4 變異演算法 在基因交叉之後產生的子代個體，其變數可能以很小的概率或者步長發生轉變，這個過程稱為變異 mutation 如果進化的目標函式極值是單峰值的，那麼，將變異概率p設定為種群數量n的倒數是乙個比較好的選擇。如果變異概率很大，那麼整個搜尋過程就退化為乙個隨機搜尋過程。所以，比...