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    Matlab遗传算法工具箱的使用及实例(线性规划)

    在使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)之前,你得了解遗传算法是干什么的。遗传算法一般用于求解优化问题。遗传算法最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。

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    遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络

    遗传算法、Golombs编码和人工神经网络是我最近常看的三个主题 。我的微薄科班功底还不足以让我很轻松的弄懂这描述、模拟世界的方法。之所以看这些资料,并不是因为他们看起来多么的"高级",而是自己很感兴趣的几个项目都涉及了他们包含的一些基本原理。 在阅读这些资料和文章的时候,我碰到了一个共同的障碍:我的直觉丧失了力量。 日常工作中常常碰到一些“算法”方面的问题:排序、索引、倒排索引、哈希、红黑树等等,我想大部分人和我一样,上面提到的这些算法,虽然一开始你不能自己想象出来,但是一旦看见他后,你会仅仅凭借直觉就可以理解他们。然而直觉,这珍贵的直觉在我看遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络的时候失效了,特别是人工神经网络,看了很久后,我感觉到甚至有些沮丧了。 比如这篇:AI - Simple Genetic Algorithm (GA) to solve a card problem 应该说,这还不是概念完整的遗传算法,有位读者在后面的评论中也提到了。 这篇文章中的算法,基本上可以看懂,但是要说出为什么来,似乎无法解释通了.... 佛说: 看山是山,看水是水;看山不是山,看水不是水;看山还是山,看水还是水。 我想在学习诸如此类的算法时,应该换个方式,换个角度来看问题。 找到把一个中间的,能把概念连起来的东西就很重要了。 关于遗传算法的资料,可以看这里:人工智能遗传算法。 返回到题记中提到的牛顿。在我们看来牛顿有很多深邃的发现,而在牛顿看来,大自然的很多奥秘只不过就在那里,只是他说出来了而已,真牛X  。就像《超时空接触》( contact ) 结尾中中说的那样, "这些隧道在我们来之前就存在了,我们不知道是谁建造了他们"。(有97.2%的人相信这部电影中的故事是真实的。)

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    遗传算法:让发明自动“进化”

    未来十年,哪些技术会对我们的生活产生重大影响?近日,英国《新科学家》杂志遴选出了七项技术,并作了解读。今天我们介绍其中的第六项技术。 目前,我们正处在历史上一个新的创造发明繁荣期的开端。之所以这么说,是因为现在的电脑软件可以自动地使技术向前“进化”,而且能够在无人操控的情况下独立设计出新的方案。这项技术已经在很多领域得到广泛运用,比如,机器人运动领域、计算机安全领域以及制药领域。 这项技术的核心是一种基于遗传学的运算法则,简称遗传算法。它模仿了自然选择的原理,任何一个设计方案都可以看做是一个由无数片段构成

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    深度学习经典算法 | 遗传算法详解

    在一定的时间内,有一群兔子,其中一些比另外一些兔子跑得快,而且更聪明,这些兔子被狐狸吃掉的可能性比较小,因此它们中的多数就存活下来并繁殖更多的兔子。当然,一些跑得慢而愚蠢的兔子也会存活下来,只是因为它们比较侥幸,这些存活的兔子群开始生育。生育的结果是兔子遗传材质的充分融合:一些跑得慢的兔子生出了跑得快的兔子,一些跑得快的兔子生出跑得更快的,一些聪明的兔子生出了愚蠢的兔子,等等。在最顶层,自然界不时地变异一些兔子的基因材质。所产生的小兔子平均来说要比原始的群体更快更聪明,因为从狐狸口中生存下来的父代多数是跑得更快、更聪明的兔子。同样,狐狸也经历相似的过程,否则兔子可能跑得太快又太聪明以致狐狸根本抓不到了。

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