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jiangcj09

铁杆木虫 (正式写手)

[交流] 遗传算法不是用来做计算机模拟的吗?还可以指导实验设计进行参数优化? 已有2人参与

遗传算法是用于模型计算的,不是用于指导实验设计的。但是看到一篇文章,号称用遗传算法进行实验条件优化。
先在一组参数下实验,看结果(fitness)然后得到第二代优化的参数继续实验,这样重复十几次,得到最优化的参数。

这样难道是“手工遗传算法”或者说“人肉遗传算法”?难以理解。
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sdsyh

木虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
找一本遗传算法的专著看一下吧,会找到你要的答案的。
2楼2013-12-14 13:06:24
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jiangcj09

铁杆木虫 (正式写手)

引用回帖:
2楼: Originally posted by sdsyh at 2013-12-14 13:06:24
找一本遗传算法的专著看一下吧,会找到你要的答案的。

谢谢回复。我只是觉得GA应该是计算机来做的,不应该这么麻烦。
当然,我也不懂GA。
3楼2013-12-14 13:28:47
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
遗传算法本质是一种搜索算法,配上不同的目标函数,可以完成不同的工作。
遗传算法之前,主要是蒙特卡洛搜索算法,天上地下乱撒“粒子”,撞上走大运,撞不上继续撞。
遗传算法则把参数映射到一个二进制码片【码元片段】上面,有几个参数,就有几个二进制码元片段,码片合并成染色体。在一定的映射关系下,码片内0, 1的个数或位置发生了变化,等价于相应的参数发生了变化。这种变化用码片的替换拼接【相当于染色体交叉】、码片内某个位置0, 1翻转【相当于染色体突变】来控制参数变化的模式就叫做遗传算法。作为一种仿生算法,遗传算法是更复杂的蒙特卡洛搜索算法,他需要4个伪随机量控制一个参数变化:交叉概率,交叉位置,变异概率,变异位置。
4楼2013-12-14 17:53:39
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