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计算机导论8

文章目录

  • 难解性问题求解-遗传算法示例
    • 本讲概述(含所有PPT教学课件之PDF版)
    • 可求解与难求解问题
    • 遗传算法的源起-生物学中的遗传算法
    • 计算学科的遗传算法
    • 遗传算法为什么可以求解NPC问题
    • 怎样用遗传算法求解应用问题
    • 怎样研究算法暨遗传算法的总结

难解性问题求解-遗传算法示例

本讲概述(含所有PPT教学课件之PDF版)

  • npc 类问题
    计算机导论8_第1张图片

  • npc类问题的解决思路
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可求解与难求解问题

  • 定义
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  • p类问题是在有限时间内可求N的a次方
  • np问题，只能通过间接计算近似解，在规定时间内可以验证
  • npc问题，对np问题（所有可能）解都可以验证（包含在np内）
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  • 小结
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遗传算法的源起-生物学中的遗传算法

  • 小结
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计算学科的遗传算法

  • 生物和计算机 映射计算机导论8_第7张图片
  • 对应的计算机步骤模拟过程（遗传算法）
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  • 设计要点
  • 小结
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遗传算法为什么可以求解NPC问题

  • npc解计算机导论8_第10张图片
  • 求解思路（完全随机）
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  • 求解思路（让随机偏向满意）
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  • 求解思路（多条导向路径）
  • 求解NP问题，通用框架
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怎样用遗传算法求解应用问题

  • 具体实例
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  • 具体建模
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  • 设计要点
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  • 不同解的定义
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  • 设计要点
    计算机导论8_第19张图片

  • 可行解表现形式
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  • 不同编码方式
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  • 小结
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  • 交叉方案
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    计算机导论8_第24张图片
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  • 策略随机
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  • 运用数学概率模型去进行随机
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    计算机导论8_第30张图片
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  • 变异概率
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  • 遗传算法的结束

  • 思考问题
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怎样研究算法暨遗传算法的总结

  • 总结
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计算机导论8_第36张图片

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