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遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體（individual）組成。每個個體實際上是染色體（chromosome）帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體（individual）組成。每個個體實際上是染色體（chromosome）帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美國的 John holland于20世紀70年代提出，該算法是根據大自然中生物體進化規律而...
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第二次AI熱潮伴隨著計算機的普及，出現在1980年代。這時期所進行的研究，是以灌輸「專家知識」作為規則，來協助解決特定問題的“專家系統”（Expert ...
一個人只有有了很好的計算機知識和數學知識，才能在算法的學習上不斷進步。不管算法都么簡單，都要自己親手實踐，只有不斷認識錯誤、不斷發現錯誤，才能不斷提高自...
2018-03-12 標簽：遺傳算法 2.4萬 0
本文是作者關于如何「訓練」神經網絡的一部分經驗與見解，處理神經網絡的基礎概念外，這篇文章還描述了梯度下降（GD）及其部分變體。此外，該系列文章將在在后面...
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2010-02-12 標簽：遺傳算法 1010 0
基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇 引言 支持向量機是一種在統計學習理論的基礎上發展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精
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