请问一下遗传算法，模拟退火算法和遗传模拟退火算法的区别，最好能有根据同一个数学问题的matalb程序源代
模拟退火的话进化是由参数问题t控制的，然后通过一定的操作产生新的解，根据当前解的优劣和温度参数t确定是否接受当前的新解。
遗传算法主要由选择，交叉，变异等操作组成，通过种群进行进化。
主要不同点是模拟退火是采用单个个体进行进化，遗传算法是采用种群进行进化。模拟退火一般新解优于当前解才接受新解，并且还需要通过温度参数t进行选择，并通过变异操作产生新个体。而遗传算法新解是通过选择操作进行选择个体，并通过交叉和变异产生新个体。
相同点是都采用进化控制优化的过程。
可以用GA来优化BP网络的初始权值，再用SA来训练网络。也可直接将两种算法融合。具体看你想怎么做。附件是一个基于Matlab的SA/GA融合程序，和你的要求不同，但是可以参考。
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
遗传算法全局优化能力较强，模拟退火算法局部优化能力较强，这是两者的最大区别。遗传模拟退火算法是两者的混合算法，综合了两者的优点。参考资料中是改进遗传算法解决TSP问题的matlab代码。
一时半会应该是搞不清楚的，你可以买一本智能优化算法的书来看，详细了解一下遗传算法和模拟退火算法的原理。
什么是遗传算法
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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为...
什么是遗传算法?
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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为...
遗传算法详解
5.1.1基本遗传学基础遗传算法是根据生物进化的模型提出的一种优化算法。自然选择学说是进化论的中心内容，根据进化论，生物的发展进化主要由三个原因，即遗传、变异和选择。遗传是指子代总是和亲代相似。遗传性是一切生物所共有的特性，它使得生物能够把其特性、性状传给后代。遗传是生物进化的基础。变异...
什么是遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。（3）选择运算：将选择算子作用于群体。
遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 详解与实现
遗传算法：自然界的智慧在计算中的奇妙应用 遗传算法，以达尔文的进化理论为灵感，是一种强大的搜索策略，它模拟生物种群的进化过程，通过选择、繁殖和基因操作（变异、交叉、突变）来探索并优化问题的解决方案。每个个体，就像基因型，通过适应度函数衡量其在解空间中的表现，那些适应度高的个体更有机会在...
请问什么是遗传算法,并给两个例子
一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：(1) 对待解决问题进行编码；(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好 坏；(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；(5) 对Xr(t...
遗传算法的基本原理
遗传算法的基本原理是：遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索...
遗传算法
遗传算法的组成：1.编码。把解空间内的元素用一定的编码方式表示（常见为二进制数）。2.初始化群体。选定种群大小（每次迭代过程中需要计算、评价的解的个数），随机填充 3.适应度。根据适应度函数对种群进行排序。4.遗传算子。即通过选择、交叉、变异产生下一代种群。5.根据终止判定法则判断是否已找到...
遗传算法入门详解
自然选择的模拟：进化过程的三大步骤 遗传算法的核心在于其基本步骤：首先，解空间通过编码（如二进制、格雷码或浮点数）转化为易于处理的基因型串。然后，我们从一个随机生成的群体开始，每一代都经过选择、交叉和变异的洗礼。选择算子，如轮盘赌法，决定个体的生存概率；交叉则是基因重组，如单点交叉，以...
遗传算法-总结
最近在做遗传算法的项目，简单记录一下。遗传算法是模拟自然界生物进化机制的一种算法，在寻优过程中有用的保留无用的去除。包括3个基本的遗传算子：选择（selection）、交叉（crossover）和变异（mutation）。遗传操作的效果与上述3个遗传算子所取的操作概率、编码方法、群体大小、初始群体，以及适应度函数...
欧沿沃森： 模拟退火的话进化是由参数问题t控制的,然后通过一定的操作产生新的解,根据当前解的优劣和温度参数t确定是否接受当前的新解. 遗传算法主要由选择,交叉,变异等操作组成,通过种群进行进化. 主要不同点是模拟退火是采用单个个体进行进化,遗传算法是采用种群进行进化.模拟退火一般新解优于当前解才接受新解,并且还需要通过温度参数t进行选择,并通过变异操作产生新个体.而遗传算法新解是通过选择操作进行选择个体,并通过交叉和变异产生新个体. 相同点是都采用进化控制优化的过程.
改则县18818964834： 请问一下遗传算法,模拟退火算法和遗传模拟退火算法的区别,最好能有根据同一个数学问题的matalb程序源代 - ？
欧沿沃森： 遗传算法全局优化能力较强,模拟退火算法局部优化能力较强,这是两者的最大区别.遗传模拟退火算法是两者的混合算法,综合了两者的优点.参考资料中是改进遗传算法解决TSP问题的matlab代码.一时半会应该是搞不清楚的,你可以买一本智能优化算法的书来看,详细了解一下遗传算法和模拟退火算法的原理.
改则县18818964834： 模拟退火法(SA)和遗传算法(GA)的专业解释? - ？
欧沿沃森： n局部搜索,模拟退火,遗传算法,禁忌搜索的形象比喻:为了找出地球上最高的山,一群有志气的兔子们开始想办法.1.兔子朝着比现在高的地方跳去.他们找到了不远处的最高山峰.但是这座山不一定是珠穆朗玛峰.这就是局部搜索,它不...
改则县18818964834： 遗传算法及模拟退火用于什么方面 - ？
欧沿沃森： 模拟退火算法和遗传算法,包括禁忌搜索算法,蚁群算法等都可以用来求解优化问题.
改则县18818964834： 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点 - ？
欧沿沃森： 遗传算法:优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强;缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响. 模拟退火:优点是局部搜索能力强,运行时间较短;缺点是全局搜索能力差,容易受参数的影响. 爬山算法:显然爬山算法较简单,效率高,但是处理多约束大规模问题时力不从心,往往不能得到较好的解. 数值算法:这个数值算法的含义太广,你说的是哪一种数值算法?多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似. PS:望采纳!
改则县18818964834： 粒子群算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络有关联吗? - ？
欧沿沃森： 他们是相互独立的章节,如果你确定只有粒子群算法和模拟退火算法有用,那么遗传算法和神经网络完全不用看的,他们之间没有什么关联.
改则县18818964834： 蚁群算法及其应用的目录 - ？
欧沿沃森： 第1章 绪论1.1 蚂蚁的基本习性1.1.1 蚂蚁的信息系统1.1.2 蚁群社会的遗传与进化1.2 蚁群觅食行为与觅食策略1.2.1 蚂蚁的觅食行为1.2.2 蚂蚁的觅食策略1.3 人工蚁群算法的基本思想1.3.1 人工蚁与真实蚂蚁的异同1.3.2 人工蚁群算法的实现过程1....
改则县18818964834： 智能计算的智能计算的其它定义 - ？
欧沿沃森： 也称为计算智能,包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、启发式算法、蚁群算法、人工鱼群算法,粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、人工智能、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、智能计算与优化、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等
改则县18818964834： 遗传算法和遗传规划的区别是什么 - ？
欧沿沃森： x = intlinprog(f,intcon,A,b,Aeq,beq)就可以了用法举例: Write the objective function vector and vector of integervariables. f = [-3;-2;-1]; intcon = 3; Write the linear inequality constraints. A = [1,1,1]; b = 7; Write the linear equality constraints. Aeq = [4,...
改则县18818964834： 对于解决多目标优化问题,遗传算法、粒子群、模拟退火哪个比较好啊?哪位大神能分析一下么 - ？
欧沿沃森： 个人感觉是遗传算法吧,当然可以和模拟退火算法结合来使用.多目标遗传算法可解决多目标优化问题,和模拟退火算法相结合时还能强化局部搜索能力.
