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postgresql遺傳演算法查詢優化案例
發布時間：2023-07-12 02:32:42㈠ 已知輸入輸出數據，進行黑箱建模，得到傳遞函數，用什麼方法呢遺傳演算法神經網路操作步驟源程序
遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
附件包含好幾個用遺傳演算法優化神經網路初始權值的matlab程序，算是一個小合集，搜集了目前網上最流行的幾個GA-BP案例。運行前需安裝遺傳演算法工具箱GAOT，否則無法運行。
㈡ 使用流行的遺傳演算法python庫是哪個
建議使用由華南農業大學、暨南大學、華南理工大學高校碩博學生聯合團隊推出的Python高性能遺傳和進化演算法工具箱：Geatpy。它是目前進化計算領域與platemo、matlab遺傳演算法工具箱等有相當的權威和影響力的高性能實用型進化演算法工具箱，而其效率和易用性居於領先地位。
目前已得到多所高校研究生實驗室以及企業採用，為相關領域的研究和應用注入了全新的活力。
它支持GA、DE、ES等進化演算法，支持單目標、多目標進化優化、復雜約束優化等問題的求解，提供豐富的遺傳演算法和多目標進化優化演算法模板，採用高性能的C內核和mkl矩陣運算，提供功能強大的開源進化演算法框架，尤其適合數學建模和研究進化演算法的研究生們。
官網：Geatpy
多目標優化求解案例：
使用方法：
第一步：實例化一個問題類把待優化的問題寫在裡面。
第二步：編寫執行腳本調用遺傳或其他進化演算法模板，完成問題的求解。
官網教程：Geatpy教程
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