遗传算法属于什么算法(遗传算法属于什么算法类别)
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本文目录:
一、遗传算法是什么??
遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。
遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论,通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。遗传算法作为一种全局优化方法,提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,它不依赖于问题的具体领域,对优化函数的要求很低并且对不同种类的问题具有很强的鲁棒性,所以广泛应用于计算机科学、工程技术和社会科学等领域。John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法,我们称之为标准遗传算法。
标准遗传算法流程如下:
1)初始化遗传算法的群体,包括初始种群的产生以及对个体的编码。
2)计算种群中每个个体的适应度,个体的适应度反映了其优劣程度。
3)通过选择操作选出一些个体,这些个体就是母代个体,用来繁殖子代。
4)选出的母代个体两两配对,按照一定的交叉概率来进行交叉,产生子代个体。
5)按照一定的变异概率,对产生的子代个体进行变异操作。
6)将完成交叉、变异操作的子代个体,替代种群中某些个体,达到更新种群的目的。
7)再次计算种群的适应度,找出当前的最优个体。
8)判断是否满足终止条件,不满足则返回第3)步继续迭代,满足则退出迭代过程,第7)步中得到的当前最优个体,通过解码,就作为本次算法的近似最优解。
具体你可以到百度文库去搜索遗传算法相关的论文,很多的。
你也可以参考百度百科里对遗传算法的介绍。
二、遗传算法属于启发式算法还是智能计算?
遗传算法,退火算法 ,神经网络算法,贪心算法,都属于数学计算方法范畴。到底它们属于启发式算法还是智能计算,尚无标准的统一的定义。
神经网络的研究有许多地方涉及到全局最优化计算问题。但是在寻优过程中往往导致局部极限或收敛速度慢。为此采用退火算法(确切是模拟退火算法)或遗传算法加以改进。因为这些算法建立的仿真模型可应用于模式识别、图象处理、控制、优化、预测等等,能够模仿人脑结构以及对信息的记忆和处理功能,具有一定的人类智能,所以有的书上认为这些算法是智能计算。
不过,人工神经网络只是对大脑的粗略而简单的模仿,与人的智能差得很远,而且神经网络算法实质是解决一种非线性问题算法,因而在实际研究中不把神经网络算法看作智能计算,而认为只是启发式的一种算法。
至于贪心算法是梯度下降优化的一种算法,遗传算法是模仿生物进化过程的一种寻优算法。
三、什么是遗传算法
遗传算法是模拟自然界中按“优胜劣汰”法则进行进化过程而设计的算法。Bagley和Rosengerg于1967年在他们的博士论文中首先提出了遗传算法的概念。1975年Holland出版的专著奠定了遗传算法的理论基础。如今遗传算法不但给出了清晰的算法描述,而且也建立了一些定量分析的结果,在众多领域得到了广泛的应用,如用于控制(煤气管道的控制)、规划(生产任务规划)、设计(通信网络设计)、组合优化(TSP问题、背包问题)以及图像处理和信号处理等。
四、遗传算法概念?
遗传算法是模拟达尔文的生物进化理论,结合进化中优胜劣汰的概念,是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法。
以上就是关于遗传算法属于什么算法相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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