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遗传算法概念与优化问题的对应关系

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    发表于 2012-8-3 16:39 |只看该作者 |正序浏览
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    生物遗传概念                            优化方法中的概念
    * U; M8 m* D6 t( ]: G个体（individual）                      一个可行解
    * L* U* G/ v& v染色体（chromosome）            解的编码（字符串、向量等）. j$ V* b8 z9 {, \% z
    基因（gene）                            解中每一个分量的特征（如各分量的值）
    4 p1 ^4 I" l/ O4 X3 r5 c4 Z) C个体适应度（fitness）                解的目标函数值或所对应的适应函数值
    ( {* j: C5 [! `4 W3 V$ }. l种群（population）                    多个可行解组成的一个集合，可行解的个数称为种群的规模
    . b  q" ^0 M: P: ^生物进化过程                            求解的迭代过程
    , U- H, T4 ?% V适者生存                                    目标函数值越好的解，被选择作为下一迭代过程的当前解的可能性越大1 h( E& t2 W* D+ h
    复制（reproduction）                根据目标函数值（适应函数值）的优劣选取的一组解
    0 A5 P) t) a: p8 E6 v3 t. ]+ ^交叉（crossover）                    将一对解中的部分分量的取值对换2 {) M% |- V5 z/ c
    变异（mutation）                     改变一个解中某一分量的取值5 \: o4 v- R+ |- w1 k' t
    zan
    算法, 概念, 关系
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    发表于 2013-3-6 20:52 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    简洁明了啊！！
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    墨雨金岚        

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    发表于 2012-8-4 15:15 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    楼主给的这些东西很有用，刚我看书一头雾水，谢谢
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    发表于 2012-8-3 18:17 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:31 $ D( d' S, g6 t
    运筹与优化

    ) Q+ L$ ?7 {8 M0 S9 ~原来是高手:~~D
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    发表于 2012-8-3 17:31 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    shaox 发表于 2012-8-3 17:29 9 m) o6 U* P  U
    你是什么专业的

    ) L+ Y$ g) Y' o7 O5 A运筹与优化
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    发表于 2012-8-3 17:29 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:28 3 c" M: U6 g/ \' S
    通过已知来探索未知，是认识和研究问题的一种方法。
    " B4 b4 o: C. `5 V
    你是什么专业的
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    发表于 2012-8-3 17:28 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    shaox 发表于 2012-8-3 17:20
    $ U; |/ l0 y5 k8 G- B  \1 ?3 ^不错，有道理~~
    5 ^* U0 {( W  }, i2 G
    通过已知来探索未知，是认识和研究问题的一种方法。
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    发表于 2012-8-3 17:20 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    不错，有道理~~
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