遺傳演算法的應用實例講解

① 遺傳演算法有哪些應用

遺傳演算法的搜索策略和優化搜索方法是不依附於梯度信息及其它的輔助知識，而只需要影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數，所以遺傳演算法提供了一種求解復雜系統問題的通用框架，它不依賴於問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應用於許多科學。遺傳演算法的應用領域有很多，下面針對一些主要的應用領域做簡單的介紹。

1．函數優化：該領域是遺傳演算法得以應用的經典領域，同時它也是遺傳演算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。對於函數優化問題，如一些非線性、多模型、多目標等函數問題用遺傳演算法很容易得到較好的結果，而用其他演算法則較難。

2．組合優化：由於組合優化問題的搜索空間在不斷地增大，有時用枚舉法很難得到最優解。對這類復雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。實踐證明，遺傳演算法對於組合優化中的NP問題非常有效。比如，在旅行商問題、裝箱問題及圖形劃分等問題上，已經成功得以應用了遺傳演算法。

② 如何通俗易懂地解釋遺傳演算法有什麼例子

相信遺傳演算法的官方定義你已經看過，就我個人理解
遺傳演算法的思想是物競天擇，優勝劣汰。
你可以理解為，當我們解某道數學題時，如果這個題太難我們沒法列公式算出正確答案，我們有時候也可以蒙答案去反過來看看是否滿足這道題提乾的要求，如果能滿足，說明我們蒙的答案是正確的。但是蒙對答案要試很多遍，每次隨機的去試數可能要試1000次才能蒙對。可是遺傳演算法可以讓我們科學的去蒙答案，每次蒙的答案都會比上一次蒙的更接近正確答案，這樣可能蒙十幾次我們就找到正確答案了。
希望我的回答對你理解GA有所幫助，望採納

③ 高分懸賞：遺傳演算法應用實例

柔性生產計劃？我想在這方面，遺傳演算法應用的例子還是有一些的。比如說人員的安排，機器設備的調度等

④ 誰有遺傳演算法應用實例

遺傳學專業的同學估計會有

⑤ 遺傳演算法原理與應用實例的內容簡介

《遺傳演算法原理與應用實例》是解決復雜空間性能指標優化問題的智能計算方法，近年來已經在很多領域中得到成功的應用。《遺傳演算法原理與應用實例》除包含編者近年來在山西省教育廳科技開發項目基金資助下取得的一些工作成果外，還匯集了國內外一些專家學者的最新研究成果。
《遺傳演算法原理與應用實例》內容自成體系，無需太多預備知識。可供高等學校計算數學、計算化學和計算機科學技術等專業的高年級本科生和研究生學習，也可供理工科其他專業和管理專業的師生參考，還可供利用計算機從事優化和管理工作的科技人員閱讀參考。

⑥ 遺傳演算法的程序應用，最好舉例說明。

這種很主流的演算法能搜到很多。
比如遺傳演算法合集，包括遺傳演算法簡介、研究熱點、著作、站點、參考論文下載等：
http://www.chinaai.org/ai/neural-network/genetic-algorithm.html

看之前記得打開殺毒軟體跟防火牆。

⑦ 遺傳演算法具體應用

1、函數優化

函數優化是遺傳演算法的經典應用領域，也是遺傳演算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。

2、組合優化

隨著問題規模的增大，組合優化問題的搜索空間也急劇增大，有時在目前的計算上用枚舉法很難求出最優解。對這類復雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。

此外，GA也在生產調度問題、自動控制、機器人學、圖象處理、人工生命、遺傳編碼和機器學習等方面獲得了廣泛的運用。

3、車間調度

車間調度問題是一個典型的NP-Hard問題，遺傳演算法作為一種經典的智能演算法廣泛用於車間調度中，很多學者都致力於用遺傳演算法解決車間調度問題，現今也取得了十分豐碩的成果。

從最初的傳統車間調度（JSP）問題到柔性作業車間調度問題（FJSP），遺傳演算法都有優異的表現，在很多算例中都得到了最優或近優解。

(7)遺傳演算法的應用實例講解擴展閱讀：

遺傳演算法的缺點

1、編碼不規范及編碼存在表示的不準確性。

2、單一的遺傳演算法編碼不能全面地將優化問題的約束表示出來。考慮約束的一個方法就是對不可行解採用閾值，這樣，計算的時間必然增加。

3、遺傳演算法通常的效率比其他傳統的優化方法低。

4、遺傳演算法容易過早收斂。

5、遺傳演算法對演算法的精度、可行度、計算復雜性等方面，還沒有有效的定量分析方法。

⑧ 遺傳演算法及其應用的內容簡介

本書系統全面地介紹了遺傳演算法的基本原理、設計方法及其並行實現，以及它在組合優化、機器學習、圖像處理、過程式控制制、進化神經網路、模糊模式識別和人工生命等方面的應用。
本書可作為高等院校計算機、無線電電子學、自動控制、生物醫學工程等有關專業高年級學生或研究生的教材和參考書，也可供從事人工智慧、信息處理研究和應用的科技人員學習參考。