编写一个数据采集与处理程序！！！求助啊~~~~

理 媔 都 牁 以 琓

sdlbaidu/>

遗传算法在很多领域都得到应用；从神经网络研究的角度上考虑，最关心的是遗传算法在神经网络的应用。在遗传算法应用中，应先明确其特点和关键问题，才能对这种算法深入了解，灵活应用，以及进一步研究开发。

一、遗传算法的特点

1．遗传算法从问题解的中集开始嫂索，而不是从单个解开始。

这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，复盖面大，利于全局择优。

2．遗传算法求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。

由于遗传算法使用适应值这一信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直接相关的信息。遗传算法只需适应值和串编码等通用信息，故几乎可处理任何问题。

3．遗传算法有极强的容错能力

遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息；通过选择、交叉、变异 *** 作能迅速排除与最优解相差极大的串；这是一个强烈的滤波过程；并且是一个并行滤波机制。故而，遗传算法有很高的容错能力。

4．遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机 *** 作，而不是确定的精确规则。

这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。

5．遗传算法具有隐含的并行性

遗传算法的基础理论是图式定理。它的有关内容如下：

(1)图式(Schema)概念

一个基因串用符号集{0，1，}表示，则称为一个因式；其中可以是0或1。例如：H=1x x 0 x x是一个图式。

(2)图式的阶和长度

图式中0和1的个数称为图式的阶，并用0(H)表示。图式中第1位数字和最后位数字间的距离称为图式的长度，并用δ(H)表示。对于图式H＝1x x0x x，有0(H)＝2，δ(H)＝4。

(3)Holland图式定理

低阶，短长度的图式在群体遗传过程中将会按指数规律增加。当群体的大小为n时，每代处理的图式数目为0(n3)。

遗传算法这种处理能力称为隐含并行性(Implicit Parallelism)。它说明遗传算法其内在具有并行处理的特质。

二、遗传算法的应用关键

遗传算法在应用中最关键的问题有如下3个

1．串的编码方式

这本质是问题编码。一般把问题的各种参数用二进制编码，构成子串；然后把子串拼接构成“染色体”串。串长度及编码形式对算法收敛影响极大。

2．适应函数的确定

适应函数(fitness function)也称对象函数(object function)，这是问题求解品质的测量函数；往往也称为问题的“环境”。一般可以把问题的模型函数作为对象函数；但有时需要另行构造。

3．遗传算法自身参数设定

遗传算法自身参数有3个，即群体大小n、交叉概率Pc和变异概率Pm。

群体大小n太小时难以求出最优解，太大则增长收敛时间。一般n＝30-160。交叉概率Pc太小时难以向前搜索，太大则容易破坏高适应值的结构。一般取Pc=025-075。变异概率Pm太小时难以产生新的基因结构，太大使遗传算法成了单纯的随机搜索。一般取Pm＝0．01—0．2。

三、遗传算法在神经网络中的应用

遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。

1．遗传算法在网络学习中的应用

在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用

(1)学习规则的优化

用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。

(2)网络权系数的优化

用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。

2．遗传算法在网络设计中的应用

用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异 *** 作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：

(1)直接编码法

这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。

(2)参数化编码法

参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。

(3)繁衍生长法

这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。

3．遗传算法在网络分析中的应用

遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。

遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。

// dijsktracpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafxh"

#define N 12

#include <iostream>

using namespace std;

const static int soure[N][N] =

{

/

这填邻接矩阵

/

};

int min(int arr[N],bool bj[])

{

int tmp = 999;

int temp = 0;

for(int i=0; i<N; i++)

{

if((arr[i]<tmp)&&(bj[i]==true))

{

tmp = arr[i];

temp = i;

}

}

return temp;

}

class dijsktra

{

private:

int dist[N][N];

int path[N][N];

int final[N][N];

bool flag[N];

public:

void Doing()

{

for(int i=0; i<N; i++)

{

int temp = 0;

for(int j=0; j<N; j++)

{

flag[j] = true;

}

for(int j=0; j<N; j++)

{

dist[i][j] = soure[i][j];

path[i][j] = i;

}

flag[i] = false;

temp = min(dist[i],flag);

flag[temp] = false;

for(int j=1; j<N; j++)

{

for(int k=0; k<N; k++)

{

if((flag[k] == true)&&((soure[temp][k]+dist[i][temp])<dist[i][k]))

{

dist[i][k] = soure[temp][k]+dist[i][temp];

path[i][k] = temp;

}

}

temp = min(dist[i],flag);

flag[temp] = false;

}

}

}

void print()

{

for(int i=0; i<N; i++)

{

for(int j=0; j<N; j++)

{

cout<<dist[i][j]<<","<<path[i][j]<<" ";

}

cout<<endl;

}

}

void l_print()

{

int i,j;

cout<<"请输入i,j的值:";

cin>>i>>j;

cout<<"最短路径长度为："<<dist[i][j]<<endl;

cout<<"路径为";

int temp = j;

while(path[i][temp]!=i)

{

cout<<temp<<"<-";

temp = path[i][temp];

}

cout<<temp<<"<-";

cout<<i<<endl;

}

};

int _tmain(int argc, _TCHAR argv[])

{

dijsktra test;

testDoing();

testprint();

testl_print();

system("pause");

return 0;

}

以上就是关于编写一个数据采集与处理程序！！！求助啊~~~~全部的内容，包括:编写一个数据采集与处理程序！！！求助啊~~~~、MATLAB 蚁群算法求解TSP问题、遗传算法解决TSP问题等相关内容解答，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！