遗传算法解决的问题

来源:学生作业学帮网 编辑:学帮网 时间:2024/03/29 05:10:31
遗传算法可以解决什么问题

遗传算法可以解决什么问题遗传算法的应用比较广泛,可用于解决数值优化、组合优化、机器学习、智能控制、人工生命、图像处理、模式识别等领域的问题.比较具体多是:函数最值问题、旅行商问题、背包问题、车辆路径问题、生产排程问题、选址问题等.

遗传算法可以解决哪些问题

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数学建模中模型和算法是一样的吗?就像遗传算法,它是模型吗?还是它是用来解决规划问题的算法?急模型和算法是两回事,数学建模一般可分为建立模型和用算法解决模型这两个步骤.遗传算法是一种算法,不是模型,它是用来解决规划问题的算法.一个规划问题可建

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用遗传算法解决下面函数的极值问题f(x)=-20exp(-0.2*sqrt(∑Xi)/h)-exp(∑cos(2*pi*Xi)/h)+20+e极小值i的值从1到50用matlab做把matlab代码发给我并写出使用步骤!这是个50维的极小值

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帮忙找一篇3000字左右的关于旅行商近似算法的英文文章最好是遗传算法解决旅行商问题的.关于这方面的资源很丰富的,帮你挑了几篇,字数内容应该都符合要求,GeneticAlgorithmforSolutionoftheTravelingSale

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遗传算法解决多元函数的问题,目标函数:一个含有30个变量的函数求极小值问题约束条件:每个变量均为0~100之间的自然数编码方式:我采用的是二进制编码,8位表示一个变量,那么每个可行解(染色体)即为240位的二进制数.遗传代数:200种群大小

遗传算法的应用

遗传算法的应用http://baike.baidu.com/view/45853.htm

遗传算法的作用?

遗传算法的作用?与传统的优化相比,在求取符合运行要求的全局最优解时,遗传算法作为一种搜索的方法,已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法,很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优化控制问题.

遗传算法的发展过程?

遗传算法的发展过程?这个到百度百科看一下就知道了

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遗传算法的发展过程?遗传算法的发展过程?子群算法介绍(摘自

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遗传算法tsp问题.谁帮我回答几个问题啊.1.用遗传算法求解TSP的优化问题,分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能.2、对于同一个TSP问题,分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响.3、增加1种变异策略和1种个体选择概率分

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用matlab写一个遗传算法程序解决y=x*x的最大值问题,x取0--31,种群规模为4,用5位二进制数表示,我有一个类似的代码,是用遗传算法求函数f=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值的matlab代码,你可以将该函数改

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