Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料(一)

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: Algorithm之OP:OP之GA遗传算法思路理解相关配图资料

GA遗传算法思路理解


遗传算法Genetic Algorithm

image.png


image.png

image.png

image.png

image.png





GA算法过程


1、总体思路

image.png

image.png



2、各个步骤


(1)、编码


image.png


(2)、选择


image.png

image.png


(3)、变异


T3、循环交叉CX


image.png




GA算法代码


1、伪代码


Procedure Genetic Algorithm

begin

   t  =  0  ;

   初始化  P(t)  ;

   计算  P(t)  的适应值  ;

   while  (不满足停止准则)  do begin

       t  =  t+1  ;

       从P(t-1)中选择  P(t)  ;  %selection

       重组  P(t)  ;       % crossover  and  mutation

   end

end

 


相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【算法工程师】成为一名优秀的机器学习算法工程师所需知识及资料汇总-附思维导图
成为一名优秀的机器学习算法工程师所需要具备的技能和知识,包括理论基础、数学能力、编程技能、实践经验以及对特定领域的深入了解,并提供了学习资源和面试准备建议。
84 3
【算法工程师】成为一名优秀的机器学习算法工程师所需知识及资料汇总-附思维导图
|
2月前
|
算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络性能优化
【博士每天一篇文献-算法】A brain-inspired algorithm that mitigates catastrophic forgetting of
本文提出了一种受大脑启发的神经调节辅助信用分配(NACA)算法,该算法通过模拟大脑中的神经调节机制,有效减轻了人工神经网络(ANNs)和脉冲神经网络(SNNs)在学习过程中的灾难性遗忘问题,并具有较低的计算成本。
42 1
|
3月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络(WSN),优化节点布局与数量,以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下,算法通过选择、交叉与变异操作,逐步改进节点配置,最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模,结合遗传算法,实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中,采用二进制编码表示节点状态,适应度函数考量覆盖率与连通性,通过选择、交叉和变异策略迭代优化,直至满足终止条件。
|
3月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
55 7
|
4月前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
115 0
|
4月前
|
算法
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优,解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作,逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值,并显示了均方根误差(RMSE),体现了算法的准确性。**
54 0
|
1月前
|
算法
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法(GA)解决旅行商问题(TSP),目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题,启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现,通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤,最终展示适应度收敛曲线及最优路径。