遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。下面我将分享自己在做GA模型的心得与困惑。 先来整理一下GA的基本步骤：随机生成一定数量的种群。对种群的个体进行编码与评估。选用合适的方法对现有种群中的个体做出选择。对选择出来的个体进行“交叉”并获得新的个体。对下一代进行”突变“操作。 第
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2023-06-29 21:21:02
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?本文以一个案例题目出发，详细描述了遗传算法过程，并做了两个实验复现题目?实验一：纯手打原生代码复现案例?实验二：使用第三方库scikit-opt复现案例一、Introduction遗传算法源自自然界生物的遗传和进化过程：通过染色体之间的选择、交叉和变异来形成。同时符合自然界优胜劣汰的规则。因此遗传算法本质上是一种全局优化搜索算法，即已知评价方程和参数范围，求解目标函数最优解。二、 Princip
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2023-11-06 22:48:08
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本文是偏应用的简要总结，避开了很多科学背景（进化论、染色体、基因型、表现型...），自己认为遗传算法的科学背景内容有点多，而且对于利用遗传算法解决问题并没有很大帮助。关于遗传算法的科学背景和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行
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2023-06-14 20:48:23
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遗传算法GA遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。生物在自然界中的生存繁衍，显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中，逐渐适应其生存环境，使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化(Evolutio
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2023-10-23 23:13:21
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持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2. 动图演示3. Python 代码实现def bubbleSort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr)-i):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j
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2023-08-15 17:20:54
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1.概述遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异，这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。解决的问题： 主要还是解决优化类问题，尤其是那种不能直接解出来的很复杂的问题。2.技术2.1遗传编码（1）二进制编码二进
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2023-11-01 15:41:20
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独白 最近了解到一种算法叫遗传算法，对其比较感兴趣，研究了一下，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体
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2023-07-04 20:42:15
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遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从GA算法的原理，结构与两个实践应用进行比较详细的讲解（受篇幅限制，本文先对第一个实践进行详细讲解），本文代码采用Python.算法原理： 遗传算法既然有遗传二字，那自然与遗传有关了。首先兔兔在下面列出了所用到的遗传学的一些术语： 染色体chromo
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2023-10-19 05:30:27
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B站同步视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JS4y1h7YR/遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60 年代对自然和人工自适应系统的研究。 70 年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数假函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础
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2023-06-14 20:48:12
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文章目录1.基础介绍2.分步实现3.完整代码4.结果截图 1.基础介绍遗传算法的来源、定义、特点见之前的文章【遗传算法GA】–计算函数最值（Python）。下面我们先来介绍本次需要完成的任务：对于给定的一句英文，我们通过遗传算法让计算机自己还原出这句话。流程与之前相同，通过编码得到染色体，根据个体的适应度分别进行选择、交叉、变异，经过多次迭代之后得到最终结果。重点关注的问题： 如何编码：由于给出
一、什么是算法算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法二、时间复杂度、空间复杂度Ⅰ、时间复杂度时间复杂度是一个函数，它定量描述该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表示，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈
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2023-07-02 19:33:08
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# GA算法与Python的结合：探索旅行商问题
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂的优化问题中表现出色，常被应用于路径规划、机器学习等领域。本文将带您通过Python实现经典的旅行商问题（TSP），探讨GA的基本思想与实际应用。
## 旅行商问题（TSP）
旅行商问题的目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城
遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
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2023-12-07 06:48:33
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应用遗传算法(GA)的实操步骤说起遗传算法(GA)，大抵搞运筹学的亲们都比较熟悉。经过多年的发展，GA算法日益完善，在各个领域也有广泛应用。虽然，在原有场景下，GA不断被新的算法所“置换”，但是作为经典算法，且较于其他算法稳定，常用于建模学习。 对于一个运筹学问题，一般是规划类问题，常常以“数学公式”（目标函数和约束方程）的方式进行表达。对于一个实际问题，我更倾向于先把实际问题理解清楚，而非直接去
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2023-06-14 20:48:33
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目录PSO和GA的相同点PSO和GA不同点粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，
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2023-07-04 19:42:58
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# 选址问题中的遗传算法：用Python解决复杂优化
## 引言
选址问题在商业运营中至关重要，合理的选址可以最大化收益，减少成本。随着数据科学的发展，遗传算法（GA）作为一种高效的优化算法，吸引了很多研究者和从业者的关注。本文将探讨如何使用Python实现遗传算法解决选址问题，并提供相应的示例代码。
## 遗传算法简介
遗传算法基于自然选择和遗传学原理，主要步骤包括选择、交叉、变异和替换
概述GA算法可以运用在求解复杂的找最优解的问题上，但它不保证一定能找到全局最优解。问题描述定性描述我们通过0-1背包问题来介绍GA算法，0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。定量描述物体总数: N背包可容纳总重量: W第i件物体的重量：w[i]第i件物体的价格: v[i]进化论知识GA算法参考了进化论，我们有
# 基于GA的配送问题优化：使用Python的实践
## 引言
配送问题（Delivery Problem）在现代物流管理中至关重要，尤其是在电商和快递行业。如何有效地安排配送路线，以达到降低成本、提高效率的目标，是物流领域面临的核心挑战之一。而遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，被广泛应用于解决复杂的组合优化问题。
本文将通过一
一、遗传算法简介 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美国人提出，模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。 与自然界中“优胜略汰，适者生存”的生物进化原理相似，遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值号的个体被
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2023-12-02 21:19:23
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1. 导言遗传算法是群智能优化计算中应用最为广泛、最为成功、最具代表性的智能优化方法。它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础，模拟生物进化过程和机制，产生的一种群体导向随机搜索技术和方法。2. 基本原理2.1 基本思想遗传算法的基本思想：首先根据待求解优化问题的目标函数构造一个适应度函数。然后，按照一定的规则生成经过基因编码的初始群体，对群体进行评价、遗传运算(交叉和变异)、选择等操
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2023-08-12 21:25:09
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