智能算法
智能算法
向大自然学习
- [遗传算法(GA)](# 遗传算法(GA))
- 物竞天择，设计染色体编码，根据适应值函数进行染色体选择、交叉和变异操作，优化求解
- 粒子群算法(PSO)
- 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优的目的
- [人工神经网络算法(ANN)](# 人工神经网络算法(ANN))
- 模仿生物神经元，透过神经元的信息传递、训练学习、联想、优化求解
- [模拟退火算法(SA)](# 模拟退火算法(SA))
- 模拟金属物质退火过程
遗传算法(GA)
遗传算法的产生
适者生存：最适合自然环境的群体往往产生了更大的后代群体。
生物进化的基本过程：
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程收索最优解的方法。
遗传算法基本思想
轮盘赌选择法（Roulette Wheel Selection）
繁殖（marry 婚配，交叉）
- 个体
- 染色体：每个个体可有多个染色体，一条染色体一个二进制编码
- 总群（群体）
交叉算子
一点交叉（Single-point crossover）
在个体串中随机设定一个交叉点，实行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新的个体。
一点
