自适应遗传算法

‘壹’ 大神，就解释遗传算法自适应交叉变异算子那个公式。

如果你清楚遗传算法的流程这个问题就很容易解决了
产生初始种群=>计算适应度=>选择操作=>变异操作=>
↑___________循环_____________↓
其中的选择操作的自适应选择概率是基于前一步计算所得到的适应度求得；
如果变异概率也要求是自适应的，则所用的适应度就是选择操作之后所得个体对应的适应度。

‘贰’ 求自适应遗传算法的MATLAB代码 要谢菲尔德遗传算法工具箱的

都是有两种调用方法,一种图形界面的,这个从开始菜单,然后工具,然后从里面找神经网络neuralnetwork,遗传算法工具是全局优化工具箱里面的,globaloptimization。 另外一种通过命令行调用,这个需要你理解你都要做...

‘叁’ 求自适应遗传算法优化神经网络的MATLAB程序

5个算法， 一共分为了监督学习、无监督学习和神经网络3个类别。每个大的类别，都有相应的介绍，并给出了相应的应用范围。然后就是相应算法的资源。
以神经网络为例，这个类别之下的算法是多层感知器，一共有4个资源。

‘肆’ 自适应遗传算法在求解TSP问题中的应用研究

利用基于分区搜索的自适应遗传算法求解TSP问题
江金龙,薛云灿,冯骏
为了提高用遗传算法求解旅行商问题(TSP)的收敛速度,结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想,提出了基于分区搜索的自适应遗传算法.该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域,先进行局部搜索,在得到局部较优的基因组合后,再进行全区域搜索,不但提高了遗传算法的收敛速度,而且改进了变异算子的操作性能.通过TSP问题的求解表明,基于分区搜索的自适应遗传算法是一种稳定、高效的优化算法.
【作者单位】：河海大学计算机及信息工程学院;河海大学计算机及信息工程学院;河海大学计算机及信息工程学院 江苏常州213022九江学院电子工程学院;江西九江332005;江苏常州213022;江苏常州213022
【关键词】：遗传算法;分区搜索;旅行商问题
【基金】：湖北省自然科学基金资助项目(2004ABA018);河海大学常州校区创新基金资助项目(2005B002-01)
【分类号】：TP18
【DOI】：cnki:ISSN:1009-1130.0.2005-03-001
【正文快照】：
1分区搜索自适应遗传算法的基本思想旅行商问题(Traveling Salesm an Problem,TSP)是指旅行商从某城市出发,在遍历N个城市后又回到出发点,且每个城市只经过一次,求旅行商行程最短的问题[1].TSP是一个N P难题,其可能的路径数目随城市数N的增加呈指数型增长.如果是对称TSP问题,则共有0.5(N-1)!种可能路线,如果是非对称TSP问题,可能的路线还会加倍.许多学者运用遗传算法的不同控制方法来求解TSP的最优解[2-3],但简单遗传算法(Sim ple G enetic A lgorithm,SG A)的收敛速度慢,且易陷入局部最优解.如果能找到某些局部优良的基因组合(…
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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’ 关于自适应遗传算法的交叉操作

不是随机选择的，是有规律的选，一般是等间隔选择，例如两个相邻的个体。

如图红色是一种选择方式：1&2, 3&4, 5&6, 7&8, 9&10

蓝色也是一种选择方式：1&6, 2&7, 3&8, 4&9, 5&10

当然，也要尽量避免相同个体交叉。

‘陆’ 自适应遗传算法的研究

1. 选一个实际应用问题：如求多元函数的最值
2. 选择样本特征（染色体）的计算方法
3. 应用遗传算法
2.1 随机选择一批样本
2.2 计算其特征（染色体）
2.3 对样本进行筛选，保留结果符合条件的

2.4 对保留的样本繁殖、复制、变异
2.5 重复2.3~2.4 直到最后保留的样本集没有明显变化
4. 分析保留样本的特性

‘柒’ 高价开发“自适应遗传算法”，最好用lisp写，或者是c#开发

最好上传一份示例图纸。

‘捌’ Strinivas提出的自适应遗传算法中的交叉概率和变异概率有人会画吗急

这个不需要画的吧？ 概率影响计算过程与结果而已。

‘玖’ 急求基于遗传算法的自适应滤波器matlab仿真程序代码谢谢

处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。
自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。
本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。
通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。