遗传算法中的染色体后后面基因位的值的选择受前面基因位值的选择的影响，这种情况应该怎么交叉和变异，还是说这种情况下基因遗传算法无法解决这类型问题，求大神指点！
遗传算法中的染色体后后面基因位的值的选择受前面基因位值的选择的影响，这种情况应该怎么交叉和变异，还是说这种情况下基因遗传算法无法解决这类型问题
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- 2023-03-03 20:45回答 1 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:在用遗传算法解决多行程路径优化问题时，应该采用基因编码的方法来对染色体进行编码，以提高准确率。基因编码是指将染色体中的基因转换为有意义的符号，以表示染色体的特
- 2022-06-14 22:23回答 5 已采纳 能够给出程序并讲解，但是能联系一下吗，不然怎么讲解呢。至于遗传算法，可以看我写的这篇文章 Python实现的遗传算法_soar3033的博客-CSDN博客_用pytho
- 2023-02-22 09:48回答 1 已采纳 您好，想法非常好，也非常符合常识，但是我认为核心问题集中在以下几点 ：第一，‘从初始节点计算与其他节点的距离，使每次选取下一落脚点距离当前节点最近’ 能不能更快逼近最优解？ 能的。第二，是否有
- 2020-12-02 11:00流浪若相惜的博客 单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配体个体的部分染色体。图1为单点交叉运算的示意图。 个人理解这个应该图画错了 两点交叉 两点交叉是指在个体编码串中...
- 2020-04-14 16:29回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/Gerald_Jones/article/details/81905296
- 2023-02-24 09:43回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：这个问题似乎是因为 a 数据框中没有名为 chromosome:start 的列，导致左连接失败。你需要检查一下 a 数据框中列名的拼写是否正确，并确认是否存在
- 2015-09-15 07:59回答 1 已采纳 http://www.cnblogs.com/biaoyu/archive/2011/12/03/2274604.html
- 2020-05-09 20:09别团等shy哥发育的博客 遗传算法中的变异和交叉 一、交叉方法 1.部分匹配交叉(PMX) 由于一次只能去一个城市，所以一条染色体中的编码是不能重复的 比如我们随机产生两个父代：A=762150483,B=416307582， 我们假设选中的交叉位为第四位和第...
- 2022-12-19 09:14回答 1 已采纳 就是原来123这个位置是A，现在变成T了呗那么怎么知道它原来是个A呢，怎么知道原来不是T呢，就是跟参考序列相比较的结果，参考序列上还是A，而这个染色体上是个T，说明替换掉了而同源染色体上大概率不会刚好
- 2022-08-31 20:53回答 3 已采纳 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/654068
- 2015-09-13 01:29回答 1 已采纳 果断自己，边读边注释呀，才有提高
- 2020-08-07 23:01從疑開始的博客 虽然从原理上讲，很容易理解，主要包括：(1)三个基因操作：选择，变异，交叉；(2)适应度函数对个体优劣的评估。 但是经过将近50年的改进，已经发展出了多种多样的形态。接下来将本人在学习和使用过程中，所遇到的...
- 2022-05-12 14:39回答 1 已采纳 就编译成功呗
- 2021-04-29 13:33Patient patient.的博客 遗传算法
- 2020-12-24 13:19遗传算法也是借鉴该基本法则，通过基于种群的思想，将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体，并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程，然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的...
- 2020-09-13 09:33從疑開始的博客 问题1——遗传算法中适应度函数如何确定 一般来说，遗传算法中的适应度函数是根据你想要得到的优化结果进行确定的。有的优化目的是要更小的适应度函数值，相反有的优化目的是要更大的适应度函数值。这样说吧，例如很...
- 2022-05-23 10:13霄耀在努力的博客 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于...遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个...
- 2019-07-22 17:50传统的遗传算法在解决认知无线电频谱分配问题时，没有考虑染色体中来自于不同频谱的基因所表达的遗传特性是不同的，而不加区别地对染色体进行交叉会降低其进化效率。针对此问题，依据遗传特性把染色体分成不同的片段...
- 2020-12-25 18:45盼小辉丶的博客 通过模仿自然选择和繁殖的过程，遗传算法可以为涉及搜索、优化和学习的各种问题提供高质量的解决方案。同时，它们类似于自然进化，因此遗传算法可以克服传统搜索和优化算法遇到的一些障碍，尤其是对于具有大量参数和...
- 2019-07-22 20:39该算法模拟物种进化时的家养模式, 将最小项作为基因, 函数表达式作为染色体, 把逻辑电路的优化过程演变为遵循电路定律的基因变异、重组、寻优的过程。算法通过有利的变异条件, 提高了算法的收敛速度和效率。通过与...
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