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mlchapter9-1-v4(2学时)1

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2.Crossover: select r*p/2 pairs of hypotheses from P. 3. Mutate: choose m percen

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CHAPTER 9 Genetic Algorithms

9.1 动机

—模拟生物进化

—不断变异、重组当前最好假设生成后续的假设

—GA 特点:

—进化具有很好的鲁棒性

— 假设空间中，假设的各个部分相互作用，每个假设对适

应度的影响难以建模

—易于并行计算

9.2 Genetic Algorithms

—假设适应度（Hypothesis fitness）

—Fitness

—Best hypothesis has the highest fitness

—算法结构:

—迭代更新种群（ population）

—对种群的每个成员进行评估

—产生新的种群

-5,000.00

0.00

5,000.00

10,000.00

15,000.00

20,000.00

25,000.00

30,000.00

35,000.00

0 10 20 30 40 50

60 70

 如如如?

 如如如, 如如如如如如如如如

 如如如如(如如, 如如如如)如

 如如, 如如如如如如

 如如?

Let’s start from a problem

(X)= 0.83 52 8.5 8

: 0 61

Max F X X X

Subject to X

X Integer

− + −+

≤≤

∈

A dumb solution

A “blind generate and test” algorithm:

Repeat

Generate a random possible solution

Test the solution and see how good it is

Until solution is good enough

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