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    matlab ga算法_基因算法和遗传算法

    我们首先从函数出发,既然是寻找全局最优解,我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体,对应着遗传算法的一个解决方案,一般我们用适应性函数(fitness function)来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象,这个多维曲面里面有数不清的“山峰”,而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的,那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰,而不是陷落在一些小山峰。(另外,值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”,如果问题的适应度评价越小越好的话,那么全局最优解就是函数的最小值,对应的,遗传算法所要找的就是“最深的谷底”)

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    《程序员》:增强学习在无人驾驶中的应用

    本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩请订阅2016年《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第六篇,着重介绍增强学习在无人驾驶中的应用。增强学习的目的是通过和环境交互,学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习,它有以下优势:首先,由于不需要标注的过程,可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。其次,可以把整个系统作为一个整体,从而对其中的一些模块更加鲁棒。最后,增强学习可以比较容易地学习到一系列行为。这些特性十分适用于自动驾驶决策过程,我们在本文深入探讨增强学习如何在无人驾驶决策过程中发

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