遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构
进化卷积神经网络 (Evolutionary Convolutional Neural Network, EvoCNN) 通过结合进化算法的优势，提供了一种自动化设计和优化深度学习模型的方法。在本节中，我们介绍了如何将卷积神经网络架构编码为基因序列，为构建进化卷积神经网络奠定基础。
遗传算法与深度学习实战（4）——遗传算法详解与实现
在遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 中，使用选择、交叉、突变和适应度来模拟生物减数分裂或繁殖的基本操作。适应度是衡量个体优劣的指标，可以用于量化模拟个体成功解决给定问题的能力。通过修改遗传算法超参数，如种群大小、世代数、交叉率和突变率等超参数，能够调整和修改进化进程。在本节
人工智能原理实验4（1）——遗传算法、蚁群算法求解TSP问题
通过遗传算法、蚁群算法求解30个城市i的TSP问题
【人工智能Ⅰ】实验2：遗传算法
实验2 遗传算法实验一、实验目的熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响，掌握遗传算法的基本实现方法。二、实验原理旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个
遗传算法解决函数优化问题
因为在设计编码的时候就是按照定义域a到b的范围设定的，所以不管怎么随机得到的二进制位串，解码之后都是在a到b的区间内。生物进化是指一个种群经过漫长的时间所发生的累积变化，这些变化是由于生物体的基因变异或在繁殖期间以不同方式重组基因所产生的，而且这些变化可以被遗传到生物体的后代。那就把图画出来，用遗传
使用Python实现的遗传算法 附完整代码
使用Python实现的遗传算法 附完整代码
【人工智能】遗传算法
遗传算法通过不断地试错，在种群中选择、交叉和变异来生成新的个体，并计算它们的适应度值。然后，根据设定的适应度函数来选择出适应度值高的个体作为下一代的父母，再进行交叉和变异操作，生成新的个体。通过对这些个体进行交叉、变异等操作，不断迭代，从而逐步逼近问题的最优解。例如：假设需要解决一个最小化函数f(x
用遗传算法寻找迷宫出路
遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。
多旅行商问题——公式和求解过程概述
英文：The multiple traveling salesman problem an overview of formulations and solution procedures摘要：多旅行商问题（mTSP）是著名旅行商问题（TSP）的推广，其中允许在解中使用多个旅行商。此外，MTSP的特
智能算法之遗传算法
众所周知传统的五大类的算法设计是最基础需要掌握的，算法前沿的知识，比如智能优化算法、大数据背景下的算法设计分析和普通的算法设计分析有没有区别，怎么去做。智能优化算法已经演化出很多了，以遗传算法为例，本文从遗传算法的概念、特点、发展历程和应用来介绍。给种群设置一个适应性设置，适应度函数，在优化问题，做
优化算法之手推遗传算法（Genetic Algorithm）的详细步骤图解
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。
通过遗传算法进行超参数调整和自动时间序列建模
在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识，本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。
