交叉演算法

Ⅰ 誰給我解釋下遺傳演算法中的交叉概率，變異概率和代溝

1、交叉概率用於判斷兩兩個體是否需要交叉；變異概率用於判斷任一個體是否需要變異。
2、在一次進化迭代中，交叉通常是採用兩兩互相不重復交叉的方式，即個體1和個體2，個體3和個體4...個體n-1和個體n，或者個體1和個體n/2，個體2和個體n/2+1...個體n/2-1和個體n。以第一種方式為例，對於個體1和個體2，產生一個[0,1]之間的隨機數，如果該隨機數小於交叉概率，則個體1和個體2進行交叉操作，否則繼續產生隨機數判斷之後的兩個個體。
當然也可以採用隨機交叉的方式，這時的交叉次數不能確定。
3、兩兩個體之間的交叉操作有不同的交叉方式，即：如果採用十進制編碼，會有不同的交叉公式；如果採用二進制編碼，有單點交叉和多點交叉。

Ⅱ 交叉法原理

交叉法原理是利用化合價書寫物質化學式的方法，它適用於兩種元素或兩種基團組成的化合物。其根據的原理是化合價法則：正價總數與負價總數的代數和為0或正價總數與負價總數的絕對值相等。

我們常說十字交叉法實際上是十字交叉相比法，它是一種圖示方法。十字交叉圖示法實際上是代替求和公式的一種簡捷演算法，它特別適合於兩總量、兩關系的混合物的計算(即2—2型混合物計算)，用來計算混合物中兩種組成成分的比值。

它是進行二組混合物平均量與組分計算的一種簡便方法。凡可按M1·n1+M2·n2=M·n計算的問題，均可按十字交叉法計算。M表示某混合物的平均量，M1．M2則表示兩組分對應的量。如M表示平均相對分子質量，M1．M2則表示兩組分各自的相對分子質量，n1．n2表示兩組分在混合物中所佔的份額，n1:n2在大多數情況下表示兩組分的物質的量之比，有時也可以是兩組分的質量之比，判斷時關鍵看n1，n2表示混合物中什麼物理量的份額，如物質的量、物質的量分數、體積分數，則n1:n2表示兩組分的物質的量之比；如質量、質量分數、元素質量百分含量，則n1:n2表示兩組分的質量之比。

十字交叉法於二元組分混合體系的計算方法，常用於計算二元組分的比例關系。

方法有相乘法，是利用化合價書寫物質化學式的方法它適用於兩種元素或兩種基團組成的化合物，其根據的原理是化合價法則：正價總數與負價總數的代數和為0或正價總數與負價總數的絕對值相等。

相比法。十字交叉法實際上是十字交叉相比法，它是一種圖示方法。十字交叉消去法簡稱為十字消去法，它是一類離子推斷題的解法，採用「十字消去」可縮小未知物質的范圍，以便於利用題給條件確定物質，找出正確答案。

Ⅲ 反應熱 十字交叉演算法

先取極值
假設全部為H2，則放熱5mol*285.6KJ/mol = 1428KJ
假設全部為C3H8，則放熱5mol*2220KJ/mol = 11100KJ
現放熱6164KJ
則有，
H2 1428--------4936
------------6164-------
C3H8 11100--------4736
右上為左下與中間差的絕對值，右下為左上與中間差的絕對值
(『--』為了好看才畫的，當作不存在)
所以H2和C3H8體積比為4936：4736
（題目應該是6264KJ吧，那樣就正好1：1）

Ⅳ 遺傳演算法的交叉概率有計算公式嗎

固定交叉概率：0.9-0.97之間取；

自適應交叉概率計算公式之一：

還有其它的自適應計算公式，多看文獻就知道了。

Ⅳ 遺傳演算法中為什麼要用交叉運算元

因為交叉運算元可以有助於將優良個體的染色體片段遺傳給後代，同時交叉運算元一般起全局搜索的作用，可以開采未知的空間。

Ⅵ 遺傳演算法中的交叉運算元具體怎麼實現~跪求文字描述以及演算法描述~。詳細點

交叉運算元分好幾種，有單點交叉、兩點交叉、多點交叉、融合交叉、均勻交叉等，最簡單的是單點交叉，假設個體的長度為N，那麼就隨機產生一個（1，N）范圍內的整數r，然後將要交叉的兩個母代個體從r這個地方截為兩段，交換母代個體的後半段，就產生了新子代個體。這就是簡單的單點交叉。詳細可以看《遺傳演算法——理論、應用與軟體實現》這本書中對交叉運算元的介紹。參考資料是一個簡單遺傳演算法的C代碼及介紹。

Ⅶ 多數組任意交叉演算法挑戰題

這沒有啥難度的吧，直接遞歸就可以了啊
演算法描敘：
1. 從給定位置x,y出發，對候選的八個位置
(x-2,y+1)
(x+2,y+1)
(x-2,y-1)
(x+2,y-1)
(x-1,y+2);
(x+1,y+2)
(x-1,y-2)
(x+1,y-2)
確定是否越界，如果沒有越界，就分別對其進行遞歸。
2.當遞歸次數到達k次，也就說馬走了k次，把最終坐標保存。
當所有遞歸結束，將獲得所謂的位置。

#pragma warning(disable:4786)
#include <iostream>

Ⅷ 在遺傳演算法中，什麼是交叉概率

交叉的目的是為了產生新的解.
了解了目的,就好理解了.
從解集中以一定概率來選取兩個解,進行交叉以便產生新的解,這個概率就是交叉概率.
但要注意,交叉概率太大的話,就失去意義了,就變成隨機演算法了；太小的話,收斂太慢.通常的做法是採用自適應的方法.

Ⅸ 遺傳演算法 交叉的個數怎麼確定

遺傳演算法中的選擇、交叉和變異都是隨機操作，而不是確定的精確規則。這說明遺傳演算法是採用隨機方法進行最優解搜索，選擇體現了向最優解迫近，交叉體現了最優解的產生，變異體現了全局最優解的復蓋。

Ⅹ 遺傳演算法交叉操作

for i = 1 : 2 : Size-1%個體兩兩交叉，不重復
temp = rand;%隨機交叉概率值
if Pc > temp%%若隨機交叉概率值滿足交叉概率，則進行交叉
alfa = rand;%交叉運算元
TempE(i,:) = alfa*E(i+1,:) + (1-alfa)*E(i,:);%無條件交叉
TempE(i+1,:) = alfa*E(i,:) + (1-alfa)*E(i+1,:);%無條件交叉
end
end

從程序可以看出，當兩個個體滿足交叉概率後每個基因即進行無條件交叉，應屬於多點交叉的范疇。