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遗传算法的编码与适应度函数
姓名:赵文娟
学号:30808120304
遗传算法的特点
(1)遗传算法不是直接作用在参变量集上,而是利
用参变量集的某种编码;
(2)遗传算法不是从单个点,而是从一个点的群体
开始有哪些信誉好的足球投注网站
(3)遗传算法利用适应值信息,无需导数或其它辅
助信息;
(4)遗传算法利用概率转移规则,而非确定性规则。
遗传算法的编码和适应度函数的重要性
遗传编码是整个遗传算法执行的基础
遗传算法的适应度函数(FitnessFunction)的选取直接
影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解,因为遗
传算法在进化有哪些信誉好的足球投注网站中基本不利用外部信息,仅以适应度函
数为依据,利用种群每个个体的适应度来进行有哪些信誉好的足球投注网站
遗传算法的基本定理
模式就是一个相同的构形,它描述的是一个串的子集,
这个集合中的串之间在某些位上是相同的
个模式H的阶就是出现在模式中确定位置的数目
记为o(H)
个模式的定义长度是模式中第一个确定位置和最后
个确定位置之间的距离,记为(H)
模式的概念说明
V+={0,1,*}一模式,*代表不确定字母
串长为L的二进制串上的模式共有31个.一般的,对于基数为k
的字母表,共有(k+1)个模式
例如:串长为7的模式H=*11*0**,A=0111000是模式H的一个
表示。
所有模式并不是以同等机会产生的,有些模式比起其它的更
加确定,例如:与0****相比,模式011*1**在相似性方面
是更明确的表示
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