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遗传算法得到的结果也只是群体里的相对优秀的个体,而不一定是最好的个体?
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wyjjf
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遗传算法得到的结果也只是群体里的相对优秀的个体,而不一定是最好的个体?
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【也就是采用遗传算法得到的结果也只是群体里的相对优秀的个体,而不一定是最好的个体?】
遗传算法并不保证你能获得问题的最优解,但是使用遗传算法的最大优点在于你不必去了解和操心如何 去“找”最优解。而只要简单的“否定”一些表现不好的个体就行了。
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2015-07-31 08:59:54
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可以这么理解,不过一般情况下遗传算法搜索到的结果还是不错的,很少会陷入到局部最优
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大胆假设,小心求证。
2楼
2015-07-31 10:36:37
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2楼
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Originally posted by
小熊猫上茶馆
at 2015-07-31 10:36:37
可以这么理解,不过一般情况下遗传算法搜索到的结果还是不错的,很少会陷入到局部最优
谢谢回答
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3楼
2015-07-31 17:28:14
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遗传算法没有像梯度型算法或者信赖域型算法那样严格的最优理论保证,有一定的运气成分
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4楼
2015-09-24 21:36:34
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4楼
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Originally posted by
九品夹
at 2015-09-24 21:36:34
遗传算法没有像梯度型算法或者信赖域型算法那样严格的最优理论保证,有一定的运气成分
随机性保证了最优性
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5楼
2015-09-29 16:52:41
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xmwu
at 2015-09-29 16:52:41
随机性保证了最优性
...
随 机 性 保证了最优性?能详细说说嘛?基础不好,感觉随机性就是不靠谱啊
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6楼
2015-09-29 19:16:54
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wyjjf
at 2015-09-29 19:16:54
随 机 性 保证了最优性?能详细说说嘛?基础不好,感觉随机性就是不靠谱啊...
自然计算里面, 所谓蚁群算法,鱼群算法还有遗传算法, 都是随机的去产生变化, 变化后淘汰不好的结果, 随着迭代次数的增加, 随机变异带来收益的概率越来越低, 理论上当随机变化无数次时, 得到的结果就是最优值, 这个可以理论上严格证明, 但是在实际使用中, 达到一定精度就可以了
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7楼
2015-09-29 20:31:13
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我也做这个
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8楼
2015-09-30 00:13:57
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自然计算里面, 所谓蚁群算法,鱼群算法还有遗传算法, 都是随机的去产生变化, 变化后淘汰不好的结果, 随着迭代次数的增加, 随机变异带来收益的概率越来越低, 理论上当随机变化无数次时, 得到的结果就是最优值, 这个可 ...
谢谢,也就是还得设计尽可能多的变化次数 才会更好吧
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9楼
2015-09-30 08:22:52
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