启发思想、近似算法和精确算法;遗传算法(Genetic Algorithm, GA)

news2024/11/14 11:14:11

目录

启发思想、近似算法和精确算法

一、启发思想(启发式思维)

二、近似算法

三、精确算法

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)

例子:求解函数最大值

步骤一:初始化种群

步骤二:计算适应度

步骤三:选择

步骤四:交叉

步骤五:变异

步骤六:生成新一代种群

步骤七:判断是否达到终止条件

遗传算法例子

例子:寻找接近目标'1'个数的二进制字符串

问题描述

遗传算法步骤

简单实现(伪代码)


启发思想、近似算法和精确算法

是数学、计算机科学和运筹学等领域中常用的解决问题的策略和方法。下面将分别通过简单例子说明它们的原理。

一、启发思想(启发式思维)

启发思想,或称为启发式思维,是一种基于有限知识和经验来快速找到问题解决方案的方法。它依赖于直觉、经验和不完全的信息,可能会带来思维偏差,但能在短时间内给出解答。

简单例子

假设你需要在超市中快速找到牛奶的位置。你可能会基于过去的经验(例如,牛奶通常放在超市的冷藏区或特定货架)来快速定位,而不是逐个货架地搜索。这种利

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