*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创

*参考文献见链接

本文主要讲述启发式算法中的遗传算法。遗传算法也是以local search为核心框架,但在表现形式上和hill climbing, tabu search, Variable neighborhood search等以一个初始解出发的算法会有些许不同。这种以若干个初始解出发的启发式算法在diversification方面表现得会比较好。

http://www.theprojectspot.com/tutorial-post/creating-a-genetic-algorithm-for-beginners/3

目录

  GA的过程

  GA的伪代码

  Example

GA的思想

  模仿生物界进化的过程:适者生存

GA的过程

(1)Initialization

Create an initial population. This population is usually randomly generated and can be any desired size, from only a few individuals to thousands.

(2)Evaluation

Each member of the population is then evaluated and we calculate a 'fitness' for that individual. The fitness value is calculated by how well it fits with our desired requirements. These requirements could be simple, 'faster algorithms are better', or more complex, 'stronger materials are better but they shouldn't be too heavy'.

(3)Selection

We want to be constantly improving our populations overall fitness. Selection helps us to do this by discarding the bad designs and only keeping the best individuals in the population.  There are a few different selection methods but the basic idea is the same, make it more likely that fitter individuals will be selected for our next generation.

(4)Crossover

During crossover we create new individuals by combining aspects of our selected individuals. We can think of this as mimicking how sex works in nature. The hope is that by combining certain traits from two or more individuals we will create an even 'fitter' offspring which will inherit the best traits from each of it's parents.

(5)Mutation

We need to add a little bit randomness into our populations' genetics otherwise every combination of solutions we can create would be in our initial population. Mutation typically works by making very small changes at random to an individuals genome.

(6)And repeat!

Now we have our next generation we can start again from step two until we reach a termination condition.

GA的关键:
(1)如何表示解?

(2)如何进行crossover和mutation?

(3)如何进行优胜劣汰?

GA的伪代码

Example: GA for TSP

https://github.com/xiaolou023/Algorithms/tree/master/TSP/src/simpleGA2

MIP启发式算法:遗传算法 (Genetic algorithm)的更多相关文章

  1. 基于遗传算法(Genetic Algorithm)的TSP问题求解(C)

    基于遗传算法的TSP问题求解(C) TSP问题: TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”, 一个商人由于业务的需要,要到n个城市,每个城市之间都有一条路 ...

  2. 遗传算法Genetic Algorithm

    遗传算法Genetic Algorithm 好家伙,回回都是这个点,再这样下去人估计没了,换个bgm<夜泊秦淮>,要是经典咏流传能投票选诗词,投票选歌,俺一定选这个 开始瞎叨叨 遗传算法的 ...

  3. 超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析

    https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 https://www.jianshu.com/p/c82f09adee8f 00 ...

  4. 遗传算法 Genetic Algorithm

    2017-12-17 19:12:10 一.Evolutionary Algorithm 进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算 ...

  5. 【智能算法】超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析和TSP求解代码详解

    喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 00 目录 遗传算法定义 生 ...

  6. 遗传算法(Genetic Algorithm)——基于Java实现

    一.遗传算法原理介绍 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 ...

  7. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)及MATLAB实现

    遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Hollan ...

  8. 启发式算法(Heuristic Algorithm)

    背景: 李航的<统计学习方法>一书中提到:决策树算法通常采用启发式算法,故了解之 问题解答: 时间有限,这里也只是将算法和启发式算法的区别和简单发展摘录如下: 一.算法和启发式方法之间的差 ...

  9. Evolutionary Computing: 2. Genetic Algorithm(1)

    本篇博文讲述基因算法(Genetic Algorithm),基因算法是最著名的进化算法. 内容依然来自博主的听课记录和教授的PPT. Outline 简单基因算法 个体表达 变异 重组 选择重组还是变 ...

随机推荐

  1. Codeforces Beta Round #96 (Div. 2) E. Logo Turtle dp

    http://codeforces.com/contest/133/problem/E 题目就是给定一段序列,要求那个乌龟要走完整段序列,其中T就是掉头,F就是向前一步,然后开始在原点,起始方向随意, ...

  2. hihoCoder 1383 : The Book List 北京网络赛

    http://hihocoder.com/problemset/problem/1383?sid=950389 #1383 : The Book List 时间限制:1000ms 单点时限:1000m ...

  3. SpringCloud多模块整理

    1.项目架构 —— project        父项目 —— client        子项目(客户端)    对外暴露的接口 —————— pom.xml          子项目的pom文件 ...

  4. 《四 spring源码》spring的事务注解@Transactional 原理分析

    先了解什么是注解 注解 Jdk1.5新增新技术,注解.很多框架为了简化代码,都会提供有些注解.可以理解为插件,是代码级别的插件,在类的方法上写:@XXX,就是在代码上插入了一个插件. 注解不会也不能影 ...

  5. java es 骤合操作

    ElasticSearch java API - 聚合查询 以球员信息为例,player索引的player type包含5个字段,姓名,年龄,薪水,球队,场上位置.index的mapping为: &q ...

  6. MySQL获取某个时间范围内的数据 TO_DAYS(date)函数

    1.利用to_days函数查询今天的数据: select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); to_days函数:返回从0000年(公元1 ...

  7. .Net平台互操作技术:02. 技术介绍

    上一篇文章简单介绍了.Net平台互操作技术的面临的主要问题,以及主要的解决方案.本文将重点介绍使用相对较多的P/Invoke技术的实现:C#通过P/Invoke调用Native C++ Dll技术.C ...

  8. Hadoop 2.7.0模拟分布式实验环境搭建[亲测]

    实验目的: 本实验通过在PC电脑上同时运行3个虚拟机,一个为master节点,两个slave节点.    搭建环境: 主机:mac os 10.10   OS:CenOS 6.5 虚拟机:VMware ...

  9. 使用Python+selenium过程中所需安装的库和软件

    一.下载地址: 1.setuptools:https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads 中file对应的后缀为zip的软件 pip:https:/ ...

  10. python爬虫之路——构造URL集

    例某网站的URL集是这样的 https://www.555zw.com/book/40/40934/10334793.html https://www.555zw.com/book/40/40934/ ...