GA最典型的应用之一是解决行商问题,行商问题是这样的:
已知n个城市之间的相互距离,现有一个推销员必须遍访这n个城市,并且每个城市只能访问一次,最后又必须返回出发城市。如何安排他对这些城市的访问次序,可使其旅行路线的总长度最短?
GA的思路是,先随机排序产生n条路线,这些路线当然长短不一,然后从中选出路径最短的若干条路线(优胜劣汰),再基于他们产生新的路线(杂交),同时引入一些新的路线(防止最初的基因不好,怎么遗传都产生不了精英),当然,还要保留其中最短的那条(那可是目前来说最nb的精英哦),再取其中最短的若干条路线(优胜劣汰)。。。。一直到我们最nb的精英基本上不能更好为止。整个过程符合进化论观点。
GA是不保证结果最优的,但按照性价比的观点来说,它通常能在较短的时间内获得一个较优结果。
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x^2=64 这么简单还用得着遗传算法?
其实我知道楼主想要的是遗传算法解决函数极值问题是吧?
我这儿有一份代码,C语言的,简单遗传算法求y = - x^2+ 5 的最大值点。
楼主可留下****,我发给你,或者我留下一个链接。
见参考资料,讲解的比较详细,代码在文章的下方。
记得要采纳哦
您好,我有写过一篇文章,用遗传算法解决类似的函数最值问题,C语言编程
见:>
以上就是关于跪求有关遗传算法的中文资料与简单易懂的例程(最好是C或C++的)全部的内容,包括:跪求有关遗传算法的中文资料与简单易懂的例程(最好是C或C++的)、C语言非数值算法、设计一个遗传算法来找出x^2=64的一个解。用c/c++编程实现,多谢了等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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