本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II  源码分析的  最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的  函数模块. 这里,首先提一下,遗传算法的  交叉操作.变异操作都是需要设定概率的, 即交叉概率和变异概率. 假设种群个体 大小为  popsize ,  那么交叉操作需要进行 popsize/2 次 ,   变异操作需要进行 popsize 次, 其中每次操作的时候都需要随机生成一个随机数来与给定的概率进行判断,若小于给定的概率则继续执行否则退出该操作. 如果继

在PHP开发中大都是操作字符类数据,极为方便,但操作二进制又如何呢,下面代码举例看看. 函数:  pack(format,args+) pack()和unpack()函数的第一个参数表如下 Bash a:NULL填充的字节串 A:空格填充的字节串 h:十六进制数,低四位字节优先 H:十六进制数,高四位字节优先 c:有符号字符 C:无符号字符 s:有符号短整型(总是16位,机器字节序) S:无符号短整型(总是16位,机器字节序) n:无符号短整型(总是16位,大尾字节序) v:无符号短整型(总是1

Buffer 作为 nodejs 中重要的概念和功能,为开发者提供了操作二进制的能力.本文记录了几个问题,来加深对 Buffer 的理解和使用: 认识缓冲器 如何申请堆外内存 如何计算字节长度 如何计算字节长度 如何转换字符编码 理解共享内存与拷贝内存 认识 Buffer(缓冲器) Buffer 是 nodejs 核心 API,它提供我们处理二进制数据流的功能.Buffer 的使用和 ES2017 的 Uint8Array 非常相似,但由于 node 的特性,专门提供了更深入的 api. Uin

二进制数据 mysql提供了四种类型来存储二进制数据: TinyBlob    最多可存储255字节 Blob   最多可存储65KB MediumBlob    最多可存储16MB LongBlob   最多可存储4GB //从properties文件中加载数据库配置 Properties properties = new Properties(); InputStream inputStream = Class.forName("test.Test").getResourceAsS

在java中 逻辑运算符有四种:&  ,  |,  &&,  || &: 如果第一个条件是fasle,还会判断第二个条件,只要有一个条件不满足,结果就返回false; &&:如果第一个条件就不满足,则直接返回false,不会去判断第二个条件;   |和||跟上面是一样的意思 Java中基本类型:   int数据类型:byte(8bit ,-128~127)        short(16 bit)       int(32 bit)   long(64 bi

以这2个函数为例 class File { public static byte[] ReadAllBytes(string path); public static void WriteAllBytes(string path, byte[] data); } 如果不做特殊处理,ReadAllBytes在返回数据给Js时,是一个字节一个字节拷贝给Js的数组.这样性能是极差的.并且,大多数情况下,逻辑代码中不需要直接修改2进制数据,而只是拿着而已. 因此,不要直接使用上面的2个函数. 以下是一个

转自Stack Overflow:https://stackoverflow.com/questions/42800250/difference-between-open-and-io-bytesio-in-binary-streams 还有一篇python官网的相关知识,需要一起学习下:https://docs.python.org/3/library/io.html

代码地址: https://github.com/guojun007/real_sga 本部分是采用实数编码的标准遗传算法,整体流程与上一篇二进制编码的基本一致, 主要区别在于本部分的交叉操作为模拟二进制交叉,即SBX , 变异操作 为 多项式变异. real_sga/crossover/crossover.py #实数编码,SBX交叉 def crossover(population, pcross_real, V, minRealVal, maxRealVal, eta_c): for i

一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [1] https://blog.csdn.net/qq_36347331/article/details/96351162 [2] http://www.it1352.com/994287.html [3] https://www.egr.msu.edu/~kdeb

一.media ''' 1. 将用户上传的所有静态文件统一管理 -- settings.py -- MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') 2. 服务器会对外公开一下服务器静态资源 3. 对外公开的方式(配置url接口),在接口中返回指定的静态资源(如何批量操作) -- from django.views.static import serve -- url(r'^media/(?P<path>.*)', serve, {'document_r

历史上,JavaScript无法处理二进制数据.如果一定要处理的话,只能使用charCodeAt()方法,一个个字节地从文字编码转成二进制数据,还有一种办法是将二进制数据转成Base64编码,再进行处理.这两种方法不仅速度慢,而且容易出错.ECMAScript5引入了Blob对象,允许直接操作二进制数据. Bolb对象是一个代表二进制数据的基本对象,在它的基础上,又衍生出一系列相关的API,用来操作文件. File对象:负责处理那些以文件形式存在的二进制数据,也就是操作本地文件 FileList

由于种种原因,在浏览器中无法像nodejs那样操作二进制. 最近写了一个在浏览器端操作读写二进制的帮助类 !function (entrance) { "use strict"; if ("object" === typeof exports && "undefined" !== typeof module) { module.exports = entrance(); } else if ("function"

LinJM  @HQU 谈及遗传算法,我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验.当然,遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明,豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律,而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律.遗传算法,简单的讲,就是达尔文的适者生存的原理,当新结果的适应度比原来的适应度高,那么这个结果就保存下来,并遗传给下一代,就是把好的留下来(这个“好的”,“怎么好”,就是我们根据具体情况具体定义的)当然,这里面不仅仅是把好的结果留下来,同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法.闲话说完,那么咱们就来看看

遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种全局优化方法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择.遗传.变异等作用机制,实现种群中个体适应性的提高,体现了自然界中“物竞天择.适者生存”的进化过程. 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖.交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择.交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选种群,并重复此过程,直到满

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

JMetal https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6306640.html https://www.cnblogs.com/denggaoshan/p/6308597.html https://jmetal.github.io/jMetal/https://github.com/jMetal https://sourceforge.net/projects/jmetal/files/jmetal4.5/jmetal4.5.2.jar/download 机器

https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 https://www.jianshu.com/p/c82f09adee8f 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 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. 其主要

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法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题

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 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 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. 其主要特点是直接对结构对象进