1樓：回憶
遺傳演算法的運算物件是表示個體的符號串，所以必須把變數 x1, x2 編碼為一種符號串。本題中，用無符號二進位整數來表示。因 x1, x2 為 0 ~ 7之間的整數，所以分別用3位無符號二進位整數來表示，將它們連線在一起所組成的6位無符號二進位數就形成了個體的基因型，表示乙個咐擾可行解。
例如，基因型 x＝101110 所對應的表現前並型是：x＝[ 5，6 ]。體的表現型x和基因型x之間可通過編碼和解碼程式相互轉換。
2) 初始群體的產生遺傳演算法是對群體進行的進化操作，需要給其淮備一些表示起始搜尋點的初始群體資料。本例中，群體規模的大小取為4，即群體由4個個體組成，每個個體可通過隨機方法產生。選擇運算(或稱為複製運算)把當前群體中適應度較高慧簡跡的個體按某種規則或模型遺傳到下一代群體中。
2樓：以心
有一款非常魔性的小遊戲叫《boxcar 2d》，遊戲主要內容是用幾何圖形和圓形戚碧坦的輪子組成小汽車，不斷走過一條有上下波動的「路」，看什麼形狀的小車可以走的更遠。但和大部分遊戲不一樣的是，不用玩家自己手動拼裝小車，整個過程完全由演算法自動進行，每次隨機生成小車，卡到路上了就重新來過。最後小車會越走越遠，整個過程中小車的形狀會越來越合適一開始可能只是個「獨輪車」，到後期則會很接近我們生活中電單車的樣子。
要問有什麼案例能簡單明晰的體現出「智慧型」、「自學習」的概念，這款遊戲一定是我的首選。而這款遊戲中，應用的就是遺傳演算法高桐。簡單來說，遺傳演算法是一種隨機搜尋演算法，主要目的是用來優化。
和自然界的遺傳一樣，遺傳演算法秉持的是適者生存、優勝劣汰。通過選擇、交叉和變異，不斷迭代出更優秀的解法。通過編碼，將解空間變成編碼空間，從中選擇當前較為優秀的解當做「父母」，下一步則是慧渣將多種解的特徵進行交叉，誕生下一代，最後再經過變異成為「子嗣」。
如果「子嗣」還是不能符合要求，那就再進行一次上述步驟，直到滿足要求。過程中，較差的基因就會一步步被淘汰。最後再進行解碼，就能得到我們想要的結果。
總之，這是乙個列舉的過程。就像長頸鹿的進化一樣，樹葉長在高處，每乙隻鹿都去嘗試吃樹葉，只有符合「標準」的長頸鹿能夠吃到食物、生產下來並誕生後代。但要注意的是，這種演算法很多時候不會給出乙個「最優解」，而是給出一些較為接近的次優解，從中矮子裡面拔將軍。
遺傳演算法具體應用
3樓：瀕危物種
由於遺傳演算法的整體搜尋策略和優化搜尋方法在計算時不依賴於梯度資訊或其它輔助知識，而只需要影響搜尋方向的目標函式和相應的適應度函式，所以遺傳演算法提供了一種求解複雜系統問題的通用框架，它不依賴於問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應用於許多科學領域。
主要應用領域：1、函式優化函式優化是遺傳演算法的經典應用領域。對於一些非線性、多模型、多目標的函式優化問題，用其它優化方法較難求解，而遺傳演算法可以方便的得到較好的結果。
2、組合優化隨著問題規模的增大，組合優化問題的搜尋空間也急劇增大，有時在目前的計算上用列舉法很難求出最優解。對這類複雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。
爬山演算法與A演算法有什麼不同,遺傳演算法與一般的爬山法有什麼不同
爬山演算法從當前的節點開始，和周圍的鄰居節點的值進行比較。a 把所有節點分成2組，一組已訪問，一組未訪問，然後選擇其中最優點加入已訪問組。爬山演算法速度比a 快，但會捨棄部分最優解。遺傳演算法與一般的爬山法有什麼不同 爬山演算法是一種簡單的貪心搜尋演算法，該演算法每次從當前解的臨近解空回間中選擇一個...
如何呼叫MATLAB遺傳演算法工具箱
直接在命令視窗裡邊輸入gatool就行了，用遺傳演算法還可以使用ga函式，具體使用格式可以在help系統裡看ga，你還可以按照如下步驟開啟遺傳演算法工具箱 1，開啟matlab，2點選左下方的start按鈕 3，點toolboxes，開啟後選擇genetic algorithm and direct...
請問怎樣確定遺傳演算法的引數，matlab遺傳演算法工具箱的引數怎麼設定？
遺傳演算法的引數設計對於不同的實際問題都不同 目前還沒有完整的理論來參考 種群大小越大 收斂效果越好 但計算量也會增大 在空間複雜度 記憶體大小 和計算速度允許的情況下 儘量大一些 不過如果問題的解空間不大或者是變化的話 則要另加考慮 解空間不大就沒必要把種群定得很大了 交叉率。一般都是全部參與交叉...