用遺傳迭代演算法完成組卷
1， 任務：使用遺傳演算法完成組卷過程。
2， 挑戰：遺傳迭代演算法本身有一定難度理解。
3， 遺傳演算法解決了什麼問題？
是解決搜尋問題的一種通用演算法，對於各種通用問題都可以使用
。4，遺傳演算法過程。
a, 初始化
b, 個體評價
c, 選擇運算元
d, 交叉運算元
e, 變異運算元
f, 最後得到的個體就是最優解
5，遺傳演算法特徵
a,
首先組成一組候選解
。b,
依據某些適應性條件測算這些候選解的
適應度。
c,根據
適應度保留某些候選解，放棄其他候選解
。d,
對保留的候選解進行某些操作，生成新的候選解。
過程：
分析：理解整個邏輯過程。理解需要什麼類，類中需要什麼屬性。
如何進行個體評價？如何設計選擇運算元，交叉運算元，變異運算元？
最終得出最優解。
類圖：
收穫：
1，根據大綱，知識點，難度係數，完成組卷策略。
2，理解遺傳演算法的一些基本概念：選擇運算元，交叉運算元，變異運算元。
3，更加熟悉uml圖的設計。加深了基礎知識和基本技能的理解。
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
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 ...
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...
遺傳演算法 python 簡書 遺傳演算法
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...