文件名称：matlab先验概率代码-Genetic-Algorithms:Python编写的简单遗传算法
文件大小：24KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 18:44:12
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matlab 先验概率代码 python版遗传算法 更好阅读体验，请访问（ ) 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。遗传算法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 名词解释 在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体(chromosome)，或者称为基因型个体(individual)。一定数量的个体组成了群体(population)。群体中的个体数目称为群体大小(population size)，也成为群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫适应度(fitness)。 基本步骤 编码 GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。 初始群体的生成 随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始进化
【文件预览】：
Genetic-Algorithms-master
----.github()
--------workflows()
----Chromosome.py(1KB)
----GeneticAlgorithm.py(5KB)
----result.png(21KB)
----README.md(10KB)