GA算法|遗传算法|SYSU期末课程设计|Python+Matlab实现|超完备代码实现

GA算法|遗传算法|SYSU期末课程设计|Python+Matlab实现|超完备代码实现_第1张图片


前言

那么这里博主先安利一下一些干货满满的专栏啦!

Linux专栏https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_11786077.html?spm=1001.2014.3001.5482操作系统专栏https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_12165502.html?spm=1001.2014.3001.5482手撕数据结构https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_11490888.html?spm=1001.2014.3001.5482

代码实现
GA算法GitHub地址icon-default.png?t=N4P3https://github.com/Yufccode/CollegeWorks/tree/main/SYSU_python_Matlab_course/%E6%9C%9F%E6%9C%AB%E5%A4%A7%E4%BD%9C%E4%B8%9A

README

Abstract

我们通过图形和文字,详细描述了遗传算法的实现步骤和过程。在描述过程 中,本文提供了流程图,基因编码交叉、变异图等。接下来,我们提供了 Python 和 Matlab 两种语言对于遗传算法的实现。在网上许多的遗传算法代码实现中,都 可以有效的实现并可视化遗传算法过程。然而,大部分现有的实现忽略了遗传算 法中不同参数的横向对比实验,为了填补这一空白,我们提供了 8 组不同的数据, 从而可以很好地对遗传算法进行消融实验。

关键字: 遗传算法,进化论

问题求解

根据题目要求,遗传算法的流程图如 Figure1 所示。

GA算法|遗传算法|SYSU期末课程设计|Python+Matlab实现|超完备代码实现_第2张图片

我们在 Python 和 Matlab 实现的遗传算法中,实现的都是优化区间最大值的优化方法。 对于题目要求的最小值优化问题,我们对原函数进行了取相反数的操作,进行最大值优化后, 再对结果取相反数。

你可能感兴趣的:(算法,小项目,matlab,python,算法)