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遗传算法解决的问题的类型
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推荐答案 推荐于2016-10-16
1. 数值优化,如多目标函数优化。
2. 组合优化,如NP问题-〉作业调度,旅行问题,背包问题。
给出问题的近似最优解。
进一步可以解决机器学习与人工只能问题。
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其他回答
第1个回答 2009-07-24
1. 数值优化,如多目标函数优化。
2. 组合优化,如NP问题-〉作业调度,旅行问题,背包问题。
给出问题的近似最优解。
进一步可以解决机器学习与人工只能问题。
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第2个回答 2009-07-19
一般都是最优匹配的问题,如求最小值之类的
相似回答
遗传算法
可以
解决
哪些
问题
答:
遗传算法主要是用来求解最优化问题的。
一般来讲可以求解函数的最大、最小值问题,还可以结合其它一些方法解决(非)线性回归、分类问题等等
。但遗传算法有两个缺点,一是时间长,二是初值的选择会影响收敛的效果。它的本质,实际上还是随机搜索算法,还是属于所谓的蒙特卡罗式的方法。
遗传算法
具体应用
答:
3、车间调度
车间调度问题是一个典型的NP-Hard问题,遗传算法作为一种经典的智能算法广泛用于车间调度中,很多学者都致力于用遗传算法解决车间调度问题,现今也取得了十分丰硕的成果。从最初的传统车间调度(JSP)问题到柔性作业车间调度问题(FJSP),遗传算法都有优异的表现,在很多算例中都得到了最优或近...
遗传算法
可以
解决
什么
问题
答:
遗传算法的应用比较广泛,
可用于解决数值优化、组合优化、机器学习、智能控制、人工生命、图像处理、模式识别等领域的问题
。比较具体多是:函数最值问题、旅行商问题、背包问题、车辆路径问题、生产排程问题、选址问题等。
简单
遗传算法的
遗传操作主要有___、___和___。
答:
遗传算法不依赖于问题特定的知识,可以解决各种类型的优化问题,
如函数优化、组合优化、排程问题等
。它具有较强的通用性和灵活性。3、并行处理能力强 由于遗传算法具有并行化的天赋,因此它易于与并行计算结合,可以在分布式系统上方便地实现并行搜索。这使得它在大规模优化问题上比其他算法具有更高的效率和...
遗传算法
在哪些复杂
问题
上表现出色?
答:
首先,
函数优化
是遗传算法的核心应用之一。它常用于评估算法性能,研究人员设计了各种复杂形式的测试函数,如连续与离散、凸凹、低维高维、单峰多峰等。对于非线性、多模态或多目标问题,其他优化方法可能面临困难,而遗传算法则能提供相对满意的解决方案。其次,组合优化问题在问题规模扩大时,搜索空间急剧增加...
遗传算法
具有什么的迭代过程的搜索算法
答:
遗传算法
就是这一理论的一个重要的分支。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。最优化
问题的
目标函数和约束条件
种类
繁多,有的是线性的,有的是非线性的;有的是连续的,有的是离散的;有的是单峰值的,有的是多峰值的。随着研究的深入,人们逐渐认识到在...
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