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GA遗传算法

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    标    签:遗传算法RF

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    文档简介

    GA是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法,它从一个种群开始,利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化,最后得到全局最优解。生物遗传物质的主要载体是染色体,在GA中同样将问题的求解表示成“染色体Chromosome”,通常是二进制字符串表示,其本身不一定是解。首先,随机产生一定数据的初始染色体,这些随机产生的染色体组成一个种群(Population),种群中染色体的数目称为种群的大小或者种群规模。第二:用适值度函数来评价每一个染色体的优劣,即染色体对环境的适应程度,用来作为以后遗传操作的依据。第三:进行选择(Selection),选择过程的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体,通过选择过程,产生一个新的种群。第四:对这个新的种群进行交叉操作,变异操作。交叉、变异操作的目的是挖掘种群中个体的多样性,避免有可能陷入局部解。经过上述运算产生的染色体称为后代。最后,对新的种群(即后代)重复进行选择、交叉和变异操作,经过给定次数的迭代处理以后,把最好的染色体作为优化问题的最优解。

    文件列表

    .myeclipse
    ----|CVS
    ----|----|Repository
    ----|----|Root
    .settings
    ----|CVS
    ----|----|Entries
    ----|----|Repository
    ----|----|Root
    org.eclipse.core.resources.prefs
    .svn
    ----|prop-base
    props
    text-base
    ----|readme.txt.svn-base
    tmp
    ----|prop-base
    props
    text-base
    all-wcprops
    dir-prop-base
    entries
    format
    GA
    ._CotEditor_346
    .classpath
    .cproject
    .cxl
    .pdf
    .project
    .qmake.internal.cache
    .synopsys_dc.setup
    .synopsys_pt.setup
    .untf
    .xhdl3.xref

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