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1 SAT问题描述命题逻辑中合取范式 (CNF) 的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题, 是一典型的NP 完全问题.在定义可满足性问题SAT之前，先引进一些逻辑符号。 一个 SAT 问题是指: 对于给定的 CNF 是否存在一组关于命题变元的真值指派使A为真. 显然,如A为真,则CNF的每个子句中必有一个命题变元为1(真)。2 遗传算法遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似，遗传算法...
心血来潮把GA_TSP问题用C++封装起来搞了一遍，期间真是收益不小。主要是用STL中的vector和list，结构体赋值中遇到了一些难点，原谅我自己是一棵白菜。 选择方法：用种群前面最优的20%代替后面的20%进行淘汰(当然这个比例可以自己拟定，修改代码中得pm_即可)。变异方法：交换一个路径上随机产生的两个城市。交叉方法：三交换启发交叉(THGA)。 genticTsp.h 代码如下： 1#ifndef GENTIC_TSP_H_2#define GENTIC_TSP_H_3 #include <iost...
强烈推荐一本书 《游戏编程中的人工智能技术》(AI.Techniques.for.Game.Programming).(美)Mat.Buckland一、缘起在之前的c印记系列当中有有一个迷宫小游戏，算是一个关于数组应用的例子。 其中有通过接收按键（人工操作）的方式来走出迷宫，也有使用递归算法或非递归算法的方式来实现自动（AI操作）走出迷宫。 后来我对近两三年比较火的人工智能，机器学习，深度学习之类的比较感兴趣了。于是乎，我找了很多书籍或网上的文章来看。但...
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。 一.进化论知识 作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可： 种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。 个体：组成种群的单个生物。 基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。 染色体 ( ...
一、遗传算法的由来受生物学的启发，在一个生物的任何一个细胞中，都有着相同的一套染色体。所谓染色体，就是指由 DNA 组成的聚合体。 传统上看，这些染色体可以被由数字 0 和 1 组成的字符串表达出来（实际上是由4种碱基）。为了形式化定义一个遗传算法，我们可以将它看作一个优化方法，它可以尝试找出某些输入，凭借这些输入我们便可以得到最佳的输出值或者是结果。遗传算法的工作方式也源自于生物学，具体流程见下图：那么现在我...
遗传算法，很多博客把生物的遗传原理讲得相当到位，而对于算法的详细步骤及应用却避之不谈。本博客少量提及生物原理，然后介绍算法步骤及应用。写得很匆忙，暂时这么理解，多有错误，望读者见谅。一、生物原理及数学表示 遗传算法，从生物角度看，对物种的选择是，“物竞天择，适者生存”。亲代通过基因重组和基因突变遗传和变异，产生子代。在子代中，适应能力强的继续生存，适应能力弱的死亡。循环如此，最终，有利基因得以保...
遗传算法1.简要概述在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产...
遗传算法求数值函数的最值0. 引言设有函数：f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x);其图像容易画出，如下所示：先要求求该函数的最大值，读者可能已经有了很多种思路，本文介绍遗传算法是如何解决此类问题的。1. 遗传算法简介如果不关心算法的实现细节的话，遗传算法可以使用如下的流程描述。这基本是借鉴生物种群的自然演化规律而抽象得到的流程图。下面分别解释流程图中的各个步骤。编码众所周知的，生物中都有保存其遗传信息的物...
浅谈遗传算法：https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.htmlDescription\(mzf\)在踏上寻找\(oxy\)的路程之后不小心碰到了大魔王\(fater\)。 大魔王看了看\(mzf\)的命运，心生怜悯，便给\(mzf\)和自己做一个交换的机会。 这个交换是这样的： 由于\(oxy\)不知在天涯海角，\(mzf\)的要找到实在是太难了。所以大魔王愿意把\(mzf\)和\(oxy\)同时扔到一个迷宫（\(n\)个点的完全无向图）里，但是\(oxy\)在哪个点上是未知的。\(mzf\)初始...
摘要：遗传算法(geneticalgorithms，GA)是模仿生物遗传学和自然选择机理，在对随机自适应的全局搜索算法（Holland霍兰德）及自然界的“自然选择”和“优胜劣汰”（Darwin达尔文）和生物遗传学说（ Gregor Johann Mendel格里果·约翰·孟德尔）的理论进行综合，通过人工方式所构造的一类随机自适应全局优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的最重要的形式。遗传算法为那些难以找到传统数学模型的难题指出了一...