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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7 [& ~5 J7 {% Z8 T! S+ f# j4 M
    个体（individual）                      一个可行解, e: I: a# F. p- C* Z. t! I
    染色体（chromosome）            解的编码（字符串、向量等）
    3 Q, N$ `$ K% I; \' a基因（gene）                            解中每一个分量的特征（如各分量的值）, b4 j. x" h/ y& d. @; K; U. l
    个体适应度（fitness）                解的目标函数值或所对应的适应函数值4 n8 `+ b, ~4 l# J; \2 x  Y
    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: `9 H7 t' \5 D
    生物进化过程                            求解的迭代过程
    * K3 d$ ^6 b2 R6 B' M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
    6 j7 M2 t, I8 }7 i! d% y  B) l复制（reproduction）                根据目标函数值（适应函数值）的优劣选取的一组解
    ! H# P. }/ m( Q$ b9 l( d交叉（crossover）                    将一对解中的部分分量的取值对换& `3 [& [5 [! d% g, n$ Y
    变异（mutation）                     改变一个解中某一分量的取值0 o/ U: f9 g# Z4 Y4 e; j5 ~) ]0 R
    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
    & a0 E  K3 A4 v% k3 S5 k不错，有道理~~
    ' ^/ f; P, I2 |8 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 ) g/ G6 C: S1 A( }+ T$ p
    通过已知来探索未知，是认识和研究问题的一种方法。

    , V% C) M" U$ C4 m% s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 4 ~5 R' {. i3 d. ?
    你是什么专业的
    + P: |* q. B* i. i1 ?
    运筹与优化
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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
    , a' c! m: W0 o8 o运筹与优化
    / i4 ?6 u) q0 Y/ f! }; F) G! B
    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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