遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索算法。文章介绍了遗传算法的形成发展和基本原理，对其特点、存在问题、研究方向及应用进行探讨。

该库使用进化算法 ( EA ) 自动进化群体中每个个体的人工神经网络的拓扑结构。 进化算法属于进化计算研究领域，涉及受生物进化过程和机制启发的计算方法。达尔文提出了通过自然选择（通过修改下降）的进化过程，以说明生命的多样性及其对环境的适应性（适应性适应）。进化机制描述了进化是如何通过遗传物质（蛋白质）的修饰和繁殖实际发生的。进化算法关注的是研究类似于进化过程和机制的简化版本的计算系统，以实现这些过程和机制的效果，即自适应系统的发展。属于进化计算领域的其他学科领域是寻求利用种群遗传学、种群生态学、协同进化生物学和发育生物学相关领域的属性的算法。--聪明的算法.com 人工神经网络的特征在于它们的结构（拓扑）和它们的参数（包括连接的权重）。因此，当为给定问题开发 ANN 时，需要考虑两个方面： 网络的结构（或拓扑）应该是什么？ 给定神经网络的结构，其参数的最佳值是多少？ EANT2，Evolutionary Acquisition of Neural Topologies，是一种进化强化学习系统，适合通过交互来学习和适应环境。它结合了神经网络、强化学习和进化方法的原理。

遗传算法解决VRP问题，在matlab上的代码

使用语法进化来寻找交易信号的遗传算法的实现 数据回购 数据仓库的结构应如下所示： +-- data-repo - contains script to gather data SPY_returns.txt (-r) +-- data - Helix expects this directory to exist in the repo pathname +-- backtests - results are saved to /tmp but can be manually moved here SPY_returns.txt 此文件中的数据应具有以下形状： epoch, return 第一列代表纪元时间，第二列代表要预测的回报。这通常是下一个期间的回报。 数据 分析中使用的所有历史价格数据都应存储在此处。Helix 将读取整个目录并从文件名中解析股票代码，因此文件应该是相应的名称。例如文件AAPL应该有一个AAPL.csv文件名。 文件中的数据应遵循OHLCV不带标题的格式。第一列应该是股票代码，第二列应该是纪元时间。

这是一个模拟，它使用人工智能（具体来说：遗传算法）来尝试制造越来越好的车辆。车辆必须克服障碍，从一些小山坡开始，然后是更陡峭的山坡，最后是一些跳跃。车辆由面板和轮子制成，连接在一起，类似于游戏围攻，除了 2D。 传算法 快速了解它的工作原理： 车辆数量最初是随机生成的。 模拟在所有车辆上运行。车辆越过障碍路线，其适应度就越高。如果车辆没有离开起始区域，它的适应度为 0。如果车辆一直到达终点线，它的适应度约为 14000。如果车辆分崩离析，则将其适应度除以 10，对其进行惩罚；车辆应尽量保持完好。此外，还设置了一个计时器，因此车辆只有一定的时间才能到达终点线。 这些车辆经历了交叉和变异的过程，更适合的车辆被用作父母的机会更高。该程序使用锦标赛选择来选择父母，并使用单点交叉从两个父母产生后代（这意味着，给定两个父母车辆 A 和 B，A 的左侧与右侧B，反之亦然，创建两辆新车）。此外，块是统一变异的（这意味着块被随机挑选并更改为空气、面板或轮子）。结果是新的车辆数量，进入了新一代。 转到第 2 步。无限重复。 理想情况下，在足够频繁地重复这些步骤之后，人群的适应度应该会提高，并且许多车辆

高教类课件：动物遗传育种学.zip

在一个移动机器人的路径规划问题中，目标是找到一个最优的碰撞自由路径 将源代码发送到单个或多个目标。基于领域知识的遗传算法已被提出解决有单个和多个独立目标的路径规划问题。四个新的基于域知识的运算符，即“电路去除操作符”、“插入-删除操作符”、本文中引入了“细化算子”和“目标对齐算子”。其中四个操作符，前三个被用于具有单一目标的路径规划问题，而所有这四个算子已被用于具有多个独立目标的路径规划问题。所提出的方法已被部署在几个不同大小的模拟环境中。从实验结果表明，基于领域知识的算子增强了计算性能传统遗传算法的能力。我们提出的移动机器人的路径规划方法单一目标的问题优于先前提出的基于进化算法方法。

摘要和特点 RsGenetic 是一个在 Rust 中执行遗传算法的框架。它旨在具有简单但模块化的 API。

【BP预测】基于遗传算法优化BP神经网络实现股价预测附Matlab代码.zip