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postgresql遗传算法查询优化案例
发布时间：2023-07-12 02:32:42㈠ 已知输入输出数据，进行黑箱建模，得到传递函数，用什么方法呢遗传算法神经网络操作步骤源程序
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
附件包含好几个用遗传算法优化神经网络初始权值的matlab程序，算是一个小合集，搜集了目前网上最流行的几个GA-BP案例。运行前需安装遗传算法工具箱GAOT，否则无法运行。
㈡ 使用流行的遗传算法python库是哪个
建议使用由华南农业大学、暨南大学、华南理工大学高校硕博学生联合团队推出的Python高性能遗传和进化算法工具箱：Geatpy。它是目前进化计算领域与platemo、matlab遗传算法工具箱等有相当的权威和影响力的高性能实用型进化算法工具箱，而其效率和易用性居于领先地位。
目前已得到多所高校研究生实验室以及企业采用，为相关领域的研究和应用注入了全新的活力。
它支持GA、DE、ES等进化算法，支持单目标、多目标进化优化、复杂约束优化等问题的求解，提供丰富的遗传算法和多目标进化优化算法模板，采用高性能的C内核和mkl矩阵运算，提供功能强大的开源进化算法框架，尤其适合数学建模和研究进化算法的研究生们。
官网：Geatpy
多目标优化求解案例：
使用方法：
第一步：实例化一个问题类把待优化的问题写在里面。
第二步：编写执行脚本调用遗传或其他进化算法模板，完成问题的求解。
官网教程：Geatpy教程
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