人工智能遗传算法及python代码实现
人工智能遗传算法及python代码实现 人工智能遗传算法是一种基于生物遗传进化理论的启发式算法，常用于求解复杂的优化问题。它的基本思想是通过自然选择和基因交叉等机制，在种群中不断进化出适应性更强的个体，最终找到问题的最优解。 遗传算法通常由以下几个步骤组成： 1. 初始化种群：从问题空间中随机生成一组解作为初始种群。 2. 评价适应度：利用一个适应度函数来评价每个解的适应性，通常是优化问题的目标函数，如最小化代价、最大化收益等。 3. 选择操作：从种群中选择一些具有较高适应度的个体用于产生新的种群。选择操作通常采用轮盘赌选择方法或精英选择方法。 4. 交叉操作：将两个个体的染色体进行交叉、重组，生成新的子代个体。 5. 变异操作：对新产生的子代个体随机变异一些基因，以增加种群的多样性。 6. 生成新种群：用选择、交叉和变异操作产生新的种群，并进行适应度评价。 7. 终止条件：如果达到终止条件，算法停止，否则返回步骤3。 遗传算法的优点是可以适应各种优化问题，并且求解精度较高。但由于其需要进行大量的随机操作，因此效率相对较低，也较容易陷入局部最优解。在实际应用中，遗传算法常与其他算法结合使用，以求得更好的结果。 以下是使用Python实现基本遗传算法的示例代码： import random import math # 定义适应度函数，用于评价每个个体的适应程度 def fitness_func(x): return math.cos(20 * x) + math.sin(3 * x) # 执行遗传算法 def genetic_algorithm(pop_size, chrom_len, pcross, pmutate, generations): # 初始化种群 population = [[random.randint(0, 1) for j in range(chrom_len)] for i in range(pop_size)] # 迭代指定代数智能优化算法
引言群体机器人搜索和救援算法Swarmroboticssearch&rescue 是一种求解连续非线性优化问题的启发式算法。该算法是一种受协同机器人群体人工智能启发的集体全局搜索算法。移动机器人群的协同识别和感知是群机器人搜索与救援(swarmRoboticsSearch&Rescue,SRSR)发展的基本灵感。于2017年发表在AppliedSoftComputing。
参考文献[1]BakhshipourM,JabbariGhadiM,NamdariF.SwarmRoboticsSearch&Rescue;aNovelArtificialIntelligence-InspiredOptimizationApproach[J].AppliedSoftComputing,2017:S1568494617301072.DOI:10.1016/j.asoc.2017.02.028.
Matlab代码下载微信搜索并关注-优化算法侠，或扫描下方二维码关注，即可下载。优化算法-10种非生物的智能优化算法（附Matlab代码）
智能优化算法
引言神经网络算法（NeuralNetworkAlgorithm，NNA）是模拟动物的神经网络信息传递，通过逻辑性思维推理过程的一种算法。该算法也是人工智能中常用的一种，其信息是分布式存储的，信息处理是通过类似神经元之间的相互作用动态处理。于2018年发表在AppliedSoftComputing
参考文献AliSadollah,HassanSayyaadi,AnupamYadav(2018).Adynamicmetaheuristicoptimizationmodelinspiredbybiologicalnervoussystems:Neuralnetworkalgorithm,AppliedSoftComputing,71,pp.747-782.
Matlab代码下载微信搜索并关注-优化算法侠，或扫描下方二维码关注，即可下载。优化算法-20种非动植物优化算法（附Matlab代码）