【優化算法系列】關於遺傳算法，你須要知道的事

如何使用遺傳算法

遺傳算法的運行過程

• 完整的遺傳算法運算流程
• 遺傳算法的基本操做

基本遺傳算法

• 基本遺傳算法的數學模型
• 基本遺傳算法的步驟
• 遺傳算法的具體例證

改進遺傳算法

• 改進的遺傳算法一
• 改進的遺傳算法二
• 改進的遺傳算法三
• 改進的遺傳算法四

多目標優化中的遺傳算法

• 多目標優化的概念
• 多目標優化問題的遺傳算法

什麼時候使用遺傳算法

什麼是遺傳算法

遺傳算法概述

• 遺傳算法的概念
• 遺傳算法的特色
  • 遺傳算法的優勢
  • 遺傳算法的不足之處
• 遺傳算法與傳統方法的比較
• 遺傳算法的基本用語
• 遺傳算法的研究方向
• 基於遺傳算法的應用

遺傳算法的理論基礎

• 模式定力
• 積木塊假設
• 欺騙問題
• 遺傳算法的未成熟收斂問題及其防止
  • 遺傳算法的未成熟收斂問題
  • 未成熟收斂的防止
• 性能評估
• 小生境技術和共享函數

遺傳算法的基本原理與方法

• 編碼
  • 編碼方法
  • 編碼評估策略
• 選擇
• 交叉
• 變異
• 適應度函數
  • 適應度函數的做用
  • 適應度函數的設計主要知足的條件
  • 適應度函數的種類
  • 適應度尺度的變換
• 控制參數選擇
• 約束條件的處理

爲什麼使用遺傳算法