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难解性问题求解-遗传算法示例
本讲概述(含所有PPT教学课件之PDF版)
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npc 类问题
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npc类问题的解决思路
可求解与难求解问题
- 定义
- p类问题是在有限时间内可求N的a次方
- np问题，只能通过间接计算近似解，在规定时间内可以验证
- npc问题，对np问题（所有可能）解都可以验证（包含在np内）
- 小结
遗传算法的源起-生物学中的遗传算法
- 小结
计算学科的遗传算法
- 生物和计算机 映射
- 对应的计算机步骤模拟过程（遗传算法）
- 设计要点
- 小结
遗传算法为什么可以求解NPC问题
- npc解
- 求解思路（完全随机）
- 求解思路（让随机偏向满意）
- 求解思路（多条导向路径）
- 求解NP问题，通用框架
怎样用遗传算法求解应用问题
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具体实例
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具体建模
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设计要点
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不同解的定义
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设计要点
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可行解表现形式
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不同编码方式
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小结
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交叉方案
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策略随机
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运用数学概率模型去进行随机
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变异概率
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遗传算法的结束
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思考问题
怎样研究算法暨遗传算法的总结
- 总结