¿Cuál es la diferencia entre algoritmo genético híbrido y algoritmo genético?
El algoritmo genético híbrido introduce otros algoritmos de optimización (como algoritmos con fuertes capacidades de optimización regional) basados en el algoritmo genético. Para garantizar la eficiencia global del algoritmo genético, reduce en gran medida la complejidad computacional. y mejora la eficiencia del algoritmo genético. Los algoritmos generalmente introducidos incluyen: algoritmo de gradiente tradicional, método simplex, método de recocido simulado, etc. ) Estos algoritmos son fácilmente compatibles con los algoritmos genéticos.
¿Cuál es la diferencia entre algoritmo genético cuántico y algoritmo genético? El algoritmo Geic es un modelo computacional que simula la selección natural y los mecanismos genéticos de la teoría de la evolución biológica de Darwin. Es un método de búsqueda de soluciones óptimas simulando el proceso evolutivo natural. Los algoritmos genéticos comienzan con una población que representa el conjunto de posibles soluciones al problema, formada por un cierto número de individuos genéticamente codificados. Cada individuo es en realidad una entidad cromosómica con características. Como principal portador de material genético, los cromosomas son una colección de múltiples genes y su expresión interna (genotipo) es una determinada combinación de genes que determina la expresión externa de la apariencia de un individuo. Por ejemplo, el rasgo del cabello negro está determinado por una determinada combinación de genes en los cromosomas que controlan este rasgo. Por tanto, el mapeo de fenotipo a genotipo, es decir, la codificación, debe lograrse desde el principio. Como la tarea de imitar la codificación genética es compleja, tendemos a simplificarla, como ocurre con la codificación binaria. Una vez generada la población inicial, evoluciona de generación en generación de acuerdo con los principios de supervivencia del más apto y supervivencia del más apto. En cada generación, la selección individual se realiza en función de la aptitud de los individuos en el dominio del problema. Con la ayuda de operadores geic de genética natural, se realizan cruces y mutaciones para generar poblaciones que representen nuevos conjuntos de soluciones. Este proceso da como resultado generaciones posteriores que, al igual que la evolución natural, están mejor adaptadas a su entorno que la generación anterior. Después de la decodificación, el individuo óptimo de la población de la generación anterior puede considerarse como la solución óptima aproximada al problema.
El algoritmo genético cuántico es el producto de la combinación de computación cuántica y cálculo genético. La investigación actual en este campo se centra principalmente en dos tipos de modelos: uno es el algoritmo Geic de inspiración cuántica basado en las propiedades del universo cuántico, y el otro es el algoritmo cuántico Geic GQA (GQA) basado en las propiedades aditivas de qubits y estados cuánticos.
Algoritmo cuántico GeicA, QGA). QGA utiliza codificación de qubit genética polimórfica y operaciones de puerta giratoria cuántica universal. Se introduce el mecanismo de ajuste dinámico del ángulo de rotación y el cruce cuántico, que es más versátil y eficaz que el método descrito en la literatura [2]. Sin embargo, este método sigue siendo un grupo que evoluciona de forma independiente y es necesario mejorar aún más la eficiencia de las propiedades de entrelazamiento de multiversos e interuniversos que no utilizan información yingon. La literatura [3] propuso el algoritmo genético cuántico paralelo multiverso (MPQGA), que divide a todos los individuos en subgrupos independientes de acuerdo con una determinada estructura topológica, llamados universos; la codificación de qubit genético polimórfico se utiliza para representar a los individuos en el universo. La rotación cuántica; la estrategia de la puerta y el mecanismo de ajuste dinámico del ángulo de rotación se utilizan para hacer evolucionar a los individuos, cada universo evoluciona de forma independiente, lo que puede expandir el espacio de búsqueda. Se utilizan operaciones de migración óptima, cruce cuántico y mutación cuántica para intercambiar información entre universos, lo que hace que el algoritmo sea más adaptable y eficiente.
¿Qué es un algoritmo genético? ¿Para qué sirve el algoritmo genético? El algoritmo genético es un algoritmo de búsqueda utilizado para resolver problemas de optimización en matemáticas computacionales y es un algoritmo evolutivo.
La diferencia entre algoritmo genético y algoritmo de colonia de hormigas El algoritmo genético (GA) es un método de optimización propuesto por J.H. de los Países Bajos en la década de 1970. El proceso de búsqueda de la solución óptima simula la teoría de la evolución de Darwin y la idea de "supervivencia del más fuerte".
La optimización de colonias de hormigas (ACO) es un algoritmo probabilístico que se utiliza para encontrar rutas óptimas en gráficos.
Ambos algoritmos son conceptualmente algoritmos de optimización estocástica. El algoritmo genético es un algoritmo evolutivo que opera principalmente mediante operaciones de selección, mutación y cruce, donde cada gen consta de una cadena binaria. El algoritmo de colonia de hormigas es un algoritmo basado en la teoría de grafos que intercambia información mediante la selección de feromonas.
Algoritmo genético: baike.baidu./view/45853.htm
Algoritmo genético de colonia de hormigas híbridas, programación en MATLAB, cuéntame más, ¿qué significa máquina paralela?
Función del algoritmo genético de Matlab m_main()
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Centro de control de croma
max_gen = 100 álgebra de ejecución
pop _ size = 100; tamaño de la población
chrom some = 10; longitud del cromosoma
pc = 0,9 probabilidad de cruce
pm = 0,25 Probabilidad de mutación
gen = 0; álgebra estadística
Inicialización
init=40*rand(pop_size, chrom some)-20;
pop = init
fit = obj _ fitness(pop);
[max_fit, index _ max] = max(fit); maxfit = max _ fit
[min_fit] , index_min]= min(fit); best_indiv=pop(index_max,);
Operación iterativa
Y gen ltMax_gen
gen = gen 1; gen) = max_fit;
if maxfit ltmax_fitmaxfit = max_fitpop(index_min,)=pop(index_max,); best_indiv=pop(index_max,); fin
mejor _ indiv _ tmp( gen)= pop(index _ max);
newpop=ga(pop, pc, pm, chromsome, fit
fit = obj _ fitness(new pop);
[max_fit, index _ max]= max(fit);
[min_fit, index _ min]= min(fit);
pop = newpop
trace(1, gen)= max _ ajuste;
trace(2, gen)=suma(ajuste). /Longitud (ajustar);
Fin
Resultados de la ejecución
Valor máximo y álgebra [f_max gen_ct]=max(bt)
maxfit
mejor_independiente
trazado
bt
continuar
plot(trace(1,) ,'. g:');
plot(trace(2,:),'.
r-');
Título ("Imagen del resultado experimental")
Xlabel('Número de iteraciones/generación'), ylabel('Aptitud óptima (valor máximo)'); Etiqueta de coordenadas
plot(gen_ct-1, 0:0.1:f_max 1,' c-'); dibuja el valor máximo
Text(gen_ct, f_max 1, ' max ' )
Procrastinación
Función[Fitness]=Object_Fitness(popular)
Función de cálculo de fitness
[r c]=Tamaño (pop);
x = pop
Fitness = cero (r, 1);
Para i=1: r
Para j=1 : c
fitness(i, 1)=fitness(i, 1) sin(sqrt(ABS(40 * x(I))) 1-ABS(x(I)) /20.0;
Fin
Fin
Función newpop=ga(pop, pc, pm, chromsome, fit);
pop_size =size(pop, 1);
Selección de la ruleta
PS = fit/sum(fit);
PS cum = cumsum(PS ); p>
r=rand(1, pop_size); qw=pscum*ones(1, pop_size);
seleccionado = suma(PS cum * unos(1, pop_size) lt; unos(pop_size , 1) * r) 1;
newpop=pop(seleccionado,);
Porcentaje de cruce
if pop_size/2~=0
pop_size = pop_size-1;
Fin
Para i=1:2:pop_size -1
Y pc gt edge
c_pt = round(8 * rand 1);
pop_tp1=newpop(i,); pop_tp2=newpop (i 1,);
newpop(i 1,1: c_pt)= pop_TP 1(1,1:c_pt);
newpop(i, c _ pt 1: chrom some) = pop _ tp 2 (1, c _ pt 1: chrom some <); /p>
Fin
Fin
Porcentaje de cambio
Para i=1: pop_size
if pm gt edge
m _ pt = 1 ronda(9 * rand);
newpop (i, m_pt)= 40 * rand-20;
Fin
Fin
¿Qué es un algoritmo genético y para qué sirve? Quiero ser popular. En primer lugar, hay un fenómeno mágico: la evolución de los seres humanos y los animales va en una buena dirección. Aunque algunas partes se están desarrollando en una mala dirección, el desarrollo general definitivamente va en una buena dirección. Puede que esto no parezca sorprendente, pero sabemos que las combinaciones genéticas humanas son aleatorias y no están gobernadas por Dios. ¡El resultado de este proceso aleatorio es el mismo! ¡Aquí es donde se inspiró nuestro algoritmo genético! Por ejemplo, quiero encontrar el valor máximo de y=x1 x2 y dos variables.
En lugar de las matemáticas tradicionales, utilicé el enfoque del jardín de infantes, teniendo en cuenta todos los valores posibles y encontrando el máximo. Sin embargo, a veces los valores son continuos, ¡y eso está bien! Discretízalo, ¡como convertir una señal analógica en una señal digital! Hay otra pregunta, ¿qué debo hacer si el valor es demasiado alto? ¡Esta es la esencia del algoritmo genético!
En primer lugar, no tengo que tomar todos los valores posibles. Simplemente tomo docenas o cientos (tú decides) y los proceso. ¿Qué hacer con ellos? Volvamos a la cuestión original de la evolución humana. Aunque no hay ayuda de Dios, sabemos que la naturaleza sigue la ley de supervivencia del más apto y la ley de mutación cruzada. Aunque no se puede digitalizar, ¡esta es la tendencia! ¡Acabamos de matematizar esta regla! De las decenas de valores que tomé ¿cuál debo dejar? ¿Abandonar qué? ¿Con qué lidiar? Tenemos que elegir por nosotros mismos y debemos elegir el valor más adecuado para quedarnos. Después de una serie de procesamientos, generaremos un nuevo grupo y luego lo procesaremos. Podemos acordar cuántas veces procesar y tomar el valor máximo que ha ocurrido.
No te preocupes por encontrar el valor máximo, porque se ha demostrado matemáticamente que este método es convergente y la probabilidad es 1, así que siéntete libre de hacerlo, no es difícil consultar lo relevante. libros para métodos específicos.
¡El mayor uso de los algoritmos genéticos es resolver problemas que no pueden resolverse mediante la teoría matemática! Por ejemplo, planificación de rutas, problemas de programación...
¿Cuál es la diferencia entre el algoritmo de colonia de hormigas y el algoritmo genético? Todos pertenecen a algoritmos de optimización inteligentes.
Sin embargo, el algoritmo de colonia de hormigas tiene un cierto grado de memoria, mientras que el algoritmo genético no.
El algoritmo de colonia de hormigas tiene varios principios, como el principio de búsqueda de alimento y el principio de evitación de obstáculos, pero el algoritmo genético no.
El algoritmo de colonia de hormigas es un algoritmo de optimización de inteligencia grupal con paralelismo. Cada partícula puede optimizar activamente, pero el algoritmo genético no.
El algoritmo de la colonia de hormigas se basa en las instrucciones de las feromonas del medio ambiente, y el algoritmo genético se basa en la idea de la evolución biológica de la supervivencia del más apto.
El algoritmo genético tiene tres operandos: selección, cruce y mutación, cada uno de los cuales tiene su propio método diferente. Modificando y haciendo coincidir los métodos de operandos, se pueden obtener diferentes algoritmos genéticos mejorados.
El algoritmo de colonia de hormigas generalmente se combina con otros algoritmos inteligentes para obtener un algoritmo de colonia de hormigas mejorado.
La diferencia entre los algoritmos genéticos ncga y nsga-ii 1. La inicialización de cromosomas no es diferente de la inicialización de enjambres de partículas.
2. En forma de torneo de dos o varias personas, se generan nuevas crías cromosómicas en el grupo coincidente y el tamaño del grupo de nueva generación es la mitad del grupo original.
3 Realizar operaciones de cruce y mutación en la población de nueva generación. Las operaciones de cruce y mutación se juzgan mediante métodos de probabilidad. En términos generales, la probabilidad de nuestro cruce y mutación es relativamente alta. Las operaciones específicas de cruce y mutación están documentadas en la literatura y son diferentes del algoritmo genético binario, del que hablaré más adelante. Un par de cromosomas parentales seleccionados al azar producirá un nuevo par de cromosomas, mientras que la operación de mutación solo se dirige a una única mutación parental, por lo que solo se producirá un nuevo cromosoma.
4. Fusione la población original y la población descendiente, calcule el valor de aptitud y genere el espacio de solución óptimo.
Finaliza el algoritmo 5.