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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 |倒序浏览
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    生物遗传概念                            优化方法中的概念3 G& ]1 _6 ]3 Q# O# q  m9 Y, u+ k
    个体（individual）                      一个可行解$ H% P7 I; [+ J# Z& B, ]
    染色体（chromosome）            解的编码（字符串、向量等）
    , Q; b4 [# H! }& ]2 P7 a& E) C基因（gene）                            解中每一个分量的特征（如各分量的值）
    7 R6 n2 O- j* M4 A: r* ?# C个体适应度（fitness）                解的目标函数值或所对应的适应函数值# ?  s2 r( m+ ^0 ]
    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
    - W' y" o; S- D  J3 n, L' B8 k/ s4 B生物进化过程                            求解的迭代过程0 Y. ~0 G" c$ X) N! E
    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: g- ?- g5 l7 A) i: \8 p1 k3 N* @
    复制（reproduction）                根据目标函数值（适应函数值）的优劣选取的一组解
    4 r5 Z  T) p$ U* r交叉（crossover）                    将一对解中的部分分量的取值对换' i: t; o) d; H$ W
    变异（mutation）                     改变一个解中某一分量的取值
    , }- x6 |1 U; o& f$ |
    zan
    算法, 概念, 关系
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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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    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
    8 ?( ?' l+ ]3 U0 X4 A, C不错，有道理~~
    : L6 N. L6 k" p! B1 Q  ]
    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 17:29 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:28
    # y- D4 [( ?- b通过已知来探索未知，是认识和研究问题的一种方法。
    + E# B* o/ |3 _( e/ O  T+ V
    你是什么专业的
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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
    ; |# H& O& J  c" P5 [你是什么专业的
    $ n' A: m% [3 k8 j% d6 R3 P
    运筹与优化
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    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:31
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    原来是高手:~~D
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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 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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