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社区首页 >问答首页 >遗传算法的实际应用

遗传算法的实际应用
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Stack Overflow用户
提问于 2012-07-03 13:20:26
回答 4查看 3.7K关注 0票数 4

我正在做一个关于非支配排序多向量排序算法的项目工作,该算法用于遗传算法选择部分。我已经在网上搜索过了,但是我仍然不知道遗传算法的实际应用。我只知道它在测试中使用,但我不知道它是如何工作的。你能建议一下遗传算法的一些实际应用吗?

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回答 4

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-07-03 14:31:51

对于搜索空间很大的问题,气体是一种很好的解决方法,而且很难找到精确的最优解。它们擅长爬山,可以从求解空间的不同区域生成候选集,然后再通过擅长局部优化的算法进一步优化。在某些情况下,他们想出了解决方案,这对于一个人来说很难在前面想象出来。

这是一个有趣的GA应用列表。

票数 2
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Stack Overflow用户

发布于 2012-07-03 13:27:49

遗传算法对于机器学习算法所使用的特征选择是很有帮助的。

很多时候,数据集中有太多的特征,这使得它太吵,所以我们有时通过降低问题的维数,只选择一个特征子集来处理这个问题。出于这个目的,遗传算法在许多情况下(在经验上)似乎很有效,它在研究和实际应用中都有着广泛的应用,这些应用都具有很高的维度。

例如:文本分析,与纸袋模型:有时我们只想使用一个子集的单词,而不是所有的,所以我们使用一个特征选择算法,而GA是其中之一。

票数 5
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Stack Overflow用户

发布于 2012-07-03 16:54:32

您可以使用遗传算法来检测社区http://www.springerlink.com/content/u570144q73322970/

以现实生活中的网络为例,你可以使用你自己的facebook好友网络,其中节点是朋友,朋友之间的边缘表示友谊链接。当你运行一个社区检测算法时,你会注意到这个算法会把你朋友中的不同组分开,比如高中组,大学组,工作组,家庭组等等。

票数 1
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/11311847

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