實驗過程
結果分析
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摘要：遺傳演算法思想流程：設計遺傳演算法求解乙個 tsp 問題，要求求得的解不超過最優解的 10%。設計較好的交叉操作，並且引入多種區域性搜尋操作；和之前的模擬退火演算法（採用相同的區域性搜尋操作）進行比較；得出設計高效遺傳演算法的一些經驗，並比較單點搜尋和多點搜尋的優缺點。
實現遺傳演算法的程式主要流程，功能說明：
控制引數選擇：和之前的模擬退火演算法（採用相同的區域性搜尋操作）進行比較：遺傳演算法是從問題解的串集開始搜尋，而模擬退火演算法是從單個解開始。遺傳演算法同時處理群體中的多個個體，即對搜尋空間中多個解進行評估，覆蓋面大，利於全域性擇優，但演算法收斂速度比較慢；而模擬退火演算法是從單個初始值迭代求最優解的，雖有改進，但仍可能陷入區域性最優解，相比與遺傳演算法，收斂速度快。群體規模：100
交叉概率：0.9
變異概率：0.08
最好解：5%
最壞解：8%
平均值：6%
得出設計高效遺傳演算法的一些經驗，並比較單點搜尋和多點搜尋的優缺點：設計高效遺傳演算法的經驗：
採用適當的遺傳編碼和適應值函式；
設計較好的交叉操作、變異操作；
選取恰當的控制引數（位串長度、群體規模、交叉概率、變異概率）。
比較單點搜尋和多點搜尋的優缺點：單點搜尋：收斂速度快；容易陷入區域性最優解。
多點搜尋：利於全域性擇優；收斂速度慢。
人工智慧 遺傳演算法
這是一類智慧型的演算法，沒有什麼固定的模式，就是乙個演算法思想，可以給我們一些有價值的指導，當我們想要做一些相關工作的時候，可以擴寬我們的視野，開啟我們的腦洞，借鑑其中的原理。我不想多說裡面的什麼數學和公式，只要你懂裡面的思想會遷移到實際的應用中就很不錯，更好的則是在其基礎上形成自己的思維，需要用的...
人工智慧實驗 使用遺傳演算法求函式最值
完整 include define indiv per group 50 乙個種群中個體的數目 define probability 60 變異概率 define genmax 100 最大產生代數 using namespace std typedef struct indi 乙個個體 indi ...
遺傳演算法 智慧型鳥群
一 遺傳演算法概述 1.1 群體 1.2 基因型和表現型 1.3 突變 1.4 選擇 1.5 遺傳 二 智慧型鳥群的實現 2.1 小鳥的基因型和表現型 2.2 小鳥的基因如何影響小鳥的飛行路線 2.3 小鳥的適應性 2.4 選擇 選擇適應度更高的小鳥 2.5 突變 增加基因的豐富性 2.6 繁殖 產...