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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
    |招呼Ta 关注Ta
    生物遗传概念                            优化方法中的概念0 j) A' L: z/ e( G
    个体(individual)                      一个可行解
    + A% r4 G9 s$ ~6 t& o" H染色体(chromosome)            解的编码(字符串、向量等)
    ; }4 j* c' K4 f! R3 e, e% e0 @基因(gene)                            解中每一个分量的特征(如各分量的值)! C+ H- L5 _' q: W8 g+ ^
    个体适应度(fitness)                解的目标函数值或所对应的适应函数值
    9 n% [/ Z6 q3 U! @2 C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
    # T5 E, m6 ?- \7 u( q生物进化过程                            求解的迭代过程! T+ b( B2 N1 d4 F$ f1 _5 c5 \
    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& i% Z0 S" D. `3 w复制(reproduction)                根据目标函数值(适应函数值)的优劣选取的一组解
    5 o8 `  G/ o* z/ x) }" p  R" e交叉(crossover)                    将一对解中的部分分量的取值对换% K+ ~8 `, D- U& x+ Y
    变异(mutation)                     改变一个解中某一分量的取值
    * N' X, |3 l, f7 C" [2 F, _1 L7 Q9 h
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    shaox 发表于 2012-8-3 17:20
    5 r/ L! h% H, y3 w不错,有道理~~

    / b# B+ |6 O5 u; z/ @4 o2 z3 n: M% ^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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    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:28 ' G1 X& ~2 z; ~+ [$ \
    通过已知来探索未知,是认识和研究问题的一种方法。

    , i2 J* a, [7 G; U7 i  J0 Z你是什么专业的
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    shaox 发表于 2012-8-3 17:29 5 Q7 Q, M6 L6 F( Y2 I& W
    你是什么专业的

    , r1 w/ \0 M" C  y2 N  K  \7 I运筹与优化
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    Seawind2012 发表于 2012-8-3 17:31 4 _2 |9 `! b4 M6 R
    运筹与优化
    $ O: L5 U" G% H& q. C+ x5 M2 N& p" _
    原来是高手:~~D
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