人工只能实验 c++ 蚁群算法 遗传算法 解 背包问题

实验目的 1．熟悉和掌握遗传算法的原理、实质 2．学会使用遗传算法解决问题 3．学会编写遗传算法程序寻找函数最值 实验原理 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化构成进行的数学方式仿真。在遗传算法中染色体对应的是一系列符号序列，在标准的遗传算法(即基本遗传算法)中，通常用0, 1组成的位串表示，串上各个位置对应基因座，各位置上的取值对应等位基因。遗传算法对染色体进行处理，染色体称为基因个体。一定数量的基因个体组成基因种群。种群中个体的数目为种群的规模，各个体对环境的适应程度称为适应度。

毕业设计论文-源码-C语言遗传算法在求解TSP问题(设计源码).zip

人工智能课程设计作业，文档里有相应的源代码可运行，以及相关的文档。

寻找非劣解集合是遗传算法求解多目标优化问题的目标, 而标准的遗传算法收敛性分析方法对多目标遗传算法的分析 并不合适。本文利用有限马尔科夫链给出了遗传算法求解多目标优化问题的两个收敛性定义, 并给出了一个实例研究及进一步的 工作计划。

MATLAB遗传算法(GA) 文件pp.m：一元函数求极值 文件pp1.m：二元函数求极值

在分析单目标优化缺陷的基础上,构建了车间多行布局物流成本和空间利用率多目标组合优化模型。设计了车间多行布局遗传算法,针对自动换行、两行布置和三行布置三种不同布局策略的编码方式、遗传操作和适应度函数进行了研究。以某车间布局为实例,分别在单目标和多目标情况下,通过Matlab编程对三种不同布局策略进行了遗传运算,验证了算法的收敛性、实用性和有效性。该模型及算法对车间进行多目标多行布局具有借鉴意义。

贸易商 用Python编写的算法交易器 一个简单的python程序，最终将能够读取财务数据并根据给定的策略进行交易 版本0.0.3 去做： 策略功能现在将使用pickle解压缩预训练的模型 显示器将处理所有数据操作和存储 代码将提供过去静态数据集的数据，或者将请求和格式化来自在线资源的数据 交易者将有能力做空以及做多 持有的资产可以是个人资产也可以是投资组合

：为了保持所求得的约束多目标优化问题Pareto最优解的适应度与多样性，在NSGA-II基础上提出了一种 用于求解有约束的多目标优化问题的热力学遗传算法。结合热力学中自由能与熵的概念，利用热力学中熵与能 量的竞争来保持种群的适应度与多样性的平衡，设计了热力学算子。根据非支配排序Pareto分层结构建立分层 小生境来改进选择算子，弥补了选择算子不足。实验结果表明：该算法不仅得到的解在空间分布均匀，收敛性 好，同时解集具有较广的分布空间。

基于NSGA-Ⅱ的函数gamultiobj 函数gamultiobj为基于遗传算法的多目标优化函数，这里介绍一些函数gamultiobj的概念： 1） 支配与非劣 设在多目标优化问题中，存在个体p和个体q。p有至少一个目标值优于q，且p的其他目标值不比q差，则称p支配q。也可以说，p非劣于q。 2） 序值和前端 如果p支配q，则p的序值比q低。若p与q互不支配，则p和q序值相同。 序值为1的个体属于第一前端，序值为2的前端属于第二前端，以此类推。 3） 拥挤距离 拥挤距离为在某一前端中个体的距离和相同前端中其他个体的距离。其距离越小，说明个体间越拥挤。 4） 最有前端个体系数 最优前端个体=最有前端个体系数×种群大小。最优前端个体系数取值0～1，表示最优前端中的个体在种群中所占的比例。