自適應遺傳演算法

『壹』 大神，就解釋遺傳演算法自適應交叉變異運算元那個公式。

如果你清楚遺傳演算法的流程這個問題就很容易解決了
產生初始種群=>計算適應度=>選擇操作=>變異操作=>
↑___________循環_____________↓
其中的選擇操作的自適應選擇概率是基於前一步計算所得到的適應度求得；
如果變異概率也要求是自適應的，則所用的適應度就是選擇操作之後所得個體對應的適應度。

『貳』 求自適應遺傳演算法的MATLAB代碼 要謝菲爾德遺傳演算法工具箱的

都是有兩種調用方法,一種圖形界面的,這個從開始菜單,然後工具,然後從裡面找神經網路neuralnetwork,遺傳演算法工具是全局優化工具箱裡面的,globaloptimization。 另外一種通過命令行調用,這個需要你理解你都要做...

『叄』 求自適應遺傳演算法優化神經網路的MATLAB程序

5個演算法， 一共分為了監督學習、無監督學習和神經網路3個類別。每個大的類別，都有相應的介紹，並給出了相應的應用范圍。然後就是相應演算法的資源。
以神經網路為例，這個類別之下的演算法是多層感知器，一共有4個資源。

『肆』 自適應遺傳演算法在求解TSP問題中的應用研究

利用基於分區搜索的自適應遺傳演算法求解TSP問題
江金龍,薛雲燦,馮駿
為了提高用遺傳演算法求解旅行商問題(TSP)的收斂速度,結合自適應運算元和父子競爭策略等優化思想,提出了基於分區搜索的自適應遺傳演算法.該演算法將整個搜索區域分成若干個較小的搜索區域,先進行局部搜索,在得到局部較優的基因組合後,再進行全區域搜索,不但提高了遺傳演算法的收斂速度,而且改進了變異運算元的操作性能.通過TSP問題的求解表明,基於分區搜索的自適應遺傳演算法是一種穩定、高效的優化演算法.
【作者單位】：河海大學計算機及信息工程學院;河海大學計算機及信息工程學院;河海大學計算機及信息工程學院 江蘇常州213022九江學院電子工程學院;江西九江332005;江蘇常州213022;江蘇常州213022
【關鍵詞】：遺傳演算法;分區搜索;旅行商問題
【基金】：湖北省自然科學基金資助項目(2004ABA018);河海大學常州校區創新基金資助項目(2005B002-01)
【分類號】：TP18
【DOI】：cnki:ISSN:1009-1130.0.2005-03-001
【正文快照】：
1分區搜索自適應遺傳演算法的基本思想旅行商問題(Traveling Salesm an Problem,TSP)是指旅行商從某城市出發,在遍歷N個城市後又回到出發點,且每個城市只經過一次,求旅行商行程最短的問題[1].TSP是一個N P難題,其可能的路徑數目隨城市數N的增加呈指數型增長.如果是對稱TSP問題,則共有0.5(N-1)!種可能路線,如果是非對稱TSP問題,可能的路線還會加倍.許多學者運用遺傳演算法的不同控制方法來求解TSP的最優解[2-3],但簡單遺傳演算法(Sim ple G enetic A lgorithm,SG A)的收斂速度慢,且易陷入局部最優解.如果能找到某些局部優良的基因組合(…
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Solving Traveling Salesman Problem by the Adaptive Genetic Algorithm Based on the Regional Search
JIANG Jin-long1;2;XUE Yun-can1;FENG Jun1(1.College of Computer & Information Engineering;Hohai Univ.;Changzhou 213022;China;2.College of Electronic Engineering;Jiujiang Univ.;Jiujiang 332005;China)
To increase the convergence speed of the genetic algorithm in solving the traveling salesman problem(TSP),combined with adaptive operators and competitive strategy between parents and their children,an adaptive genetic algorithm based on the regional search is proposed. This algorithm divides the global space into regional space and makes the regional search first. The global space search is carried out based on the better local gene sequences obtained from the regional search,so as to improve the search speed. Moreover,this algorithm improves the mutation performance at the same time. The TSP simulations show that the improved algorithm is a steady and efficient optimal search method.
【Keyword】：genetic algorithms;regional search;traveling salesman problem(TSP)

『伍』 關於自適應遺傳演算法的交叉操作

不是隨機選擇的，是有規律的選，一般是等間隔選擇，例如兩個相鄰的個體。

如圖紅色是一種選擇方式：1&2, 3&4, 5&6, 7&8, 9&10

藍色也是一種選擇方式：1&6, 2&7, 3&8, 4&9, 5&10

當然，也要盡量避免相同個體交叉。

『陸』 自適應遺傳演算法的研究

1. 選一個實際應用問題：如求多元函數的最值
2. 選擇樣本特徵（染色體）的計算方法
3. 應用遺傳演算法
2.1 隨機選擇一批樣本
2.2 計算其特徵（染色體）
2.3 對樣本進行篩選，保留結果符合條件的

2.4 對保留的樣本繁殖、復制、變異
2.5 重復2.3~2.4 直到最後保留的樣本集沒有明顯變化
4. 分析保留樣本的特性

『柒』 高價開發「自適應遺傳演算法」，最好用lisp寫，或者是c#開發

最好上傳一份示例圖紙。

『捌』 Strinivas提出的自適應遺傳演算法中的交叉概率和變異概率有人會畫嗎急

這個不需要畫的吧？ 概率影響計算過程與結果而已。

『玖』 急求基於遺傳演算法的自適應濾波器matlab模擬程序代碼謝謝

處理的重要基礎。自適應濾波器可以不必事先給定信號及雜訊的自相關函數,它可以利用前一時刻已獲得的濾波器參數自動地調節現時刻的濾波器參數使得濾波器輸出和未知的輸入之間的均方誤差最小化,從而它可以實現最優濾波。
自適應濾波器的演算法有很多,有RLS（遞歸最小二乘法）和LMS（最小均方演算法）等。自適應LMS演算法是一種很有用且很簡單的估計梯度的方法,在信號處理中得到廣泛應用。
本論文主要研究了自適應濾波器的基本結構和原理，然後介紹了最小均方誤差演算法(LMS演算法)，並完成了一種基於MATLAB平台的自適應LMS自適應濾波器的設計,同時實現了對信號進行初步的降噪處理。
通過模擬，我們實現了LMS自適應濾波演算法，並從結果得知步長和濾波器的階數是濾波器中很重要的兩個參數，並通過修改它們證實了這一點，其中步長影響著收斂時間，而且階數的大小也會大大地影響自適應濾波器的性能。