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遗传算法入门(连载之九)

:..（连载之九）.扎自第三章 清华大学出版社3.4.5运行找路径者程序(RunningthePathfinderProgram).......当你运行Pathfinder程序时，你将看到，程序不是每次都能找到一条通往出口的路径。Bob有时会被粘住在一个局部地区不确定地逗来逗去，如同一个喝醉了酒的人在试着寻找他的回家的路。这主要由于群体太快地收敛到一个特殊类型的染色体。这样，由于群体中的成员变得如
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之八)

..(连载之八).扎自第三章 清华大学出版社 3.4.3参数值的选取（ChoosingtheParameterValue）。。你可能想了解我是如何知道需要采用这些变量初值？这可是价值百万美元的问题，因至今尚未有快速有效的规则能确定这些值，有的只是一些原则性的指导。而且，我已把程序用到的所有参数存放在文件defines.h中了。这些参数中大多数将是一目了然的，但有其中几个我想说明一下，即#defin
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之七)

..(连载之七).扎自第三章. 清华大学出版社.3.4.2Epoch（时代） 遗传算法类中最烩灵人口的内容就是Epoch()方法。这就是我们前面3.3节讲过的遗传算法的那个循环。它是这个类的工作部门（workhorse）。这一方法与所有工作或多或少都有连系。下面就让我们来更近距离地考察它...voidCgaBob::epoch(){UpdateFitnessScores();在每一个epoch循环
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之六)

..(连载之六).扎自第三章 清华大学出版社(本章由zzwu译) 3.4.1为染色体编码（EcodingtheChromosome） 每个染色体必须把小人Bob的每一个行动编入代码中。Bob的行动仅限为4个方向：向东(East)，向南(South)，向西(West)，向北(North)故编码后的染色体应该就是代表这4个方向信息的一个字符串。传统的编码方法就是把方向变换成二进制的代码。四个方向只要2
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之五)

..(连载之五).扎自第三章 清华大学出版社(本章由zzwu译)3.4帮助Bob回家（HelpingBobHome）       由于寻找路径问题被看成是游戏人工智能的一块神圣基石，我们下面就来创建一个遗传算法，用在一个非常简单的场景中解决寻找路径问题。为此，我们将创建一个迷宫，它的左边有一入口，右边有一出口，并有一些障碍物散布在其中。然后在出发点放置一个虚拟的人，我们叫他鲍勃（Bob），然后要为
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之四)

(连载之四)..扎自第三章 清华大学出版社(本章由zzwu译)3.3计算机内的进化（EvolutionInsideYourComputer）   遗传算法的工作过程本质上就是模拟生物的进化过程。首先，要规定一种编码方法，使得你的问题的任何一个潜在可行解都能表示成为一个“数字”染色体。然后，创建一个由随机的染色体组成的初始群体（每个染色体代表了一个不同的候选解），并在一段时期中，以培育适应性最强的个
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之三)

..(连载之三).扎自第三章清华大学出版社(本章由zzwu译)3.2.二进制数速成（AQuickLessoninBinaryNumbers）   当进入更深层的学习之前，我必需确保你对二进制记数系统的理解。如果你已经知道二进制记数的工作原理，可以跳过这一小节。如果你还不了解，就让我来启发你...    我认为了解二进制数（基为2的数）的最容易的方法，就是首先查看一下十进制数：你为什么使用十进制数字
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之二)

..(连载之二).扎自第三章 清华大学出版社(本章由zzwu译)    不过，有些读者可能已经会想到，如果这是繁殖期生物机体内唯一发生的事情，那幺即使经历成千上万代后，适应能力最强的成员的眼睛也只能象初始群体中最大的眼睛一样大。而根据我们对自然界的观察中发现，人类或动物的眼睛尺寸实际存在一代大于一代的趋势。之所以会发生这种情况，是因为当基因传递给子孙后代的过程中，会有很小的概率发生差错，从而使基因
zzwu·2005-12-25 13:00

遗传算法入门(连载之一)

..。(连载之一).扎自第三章．清华大学出版社出版。。生物只有经过许多世代的不断演化（evolution），才能更好地完成生存与繁衍的任务。遗传算法也遵循同样的方式，需要随着时间的推移不断成长、演化，最后才能收敛，得到针对某类特定问题的一个或多个解。因此，了解一些有关有生命的机体如何演化的知识，对理解遗传算法的演化机制是是有帮助的。本章的开始几页将扼要阐述自然演化的机制（通常称为“湿”演化算法），
zzwu·2005-12-25 12:00
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