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jiangcj09铁杆木虫 (正式写手)
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[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
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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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2013-12-14 08:34:25, 757.42 K
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jiangcj09
铁杆木虫 (正式写手)
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feixiaolin
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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
