交叉 (遗传算法)
交叉（crossover）是遗传算法中由遗传学中染色体交叉互换、生物杂交等现象发展来的一个算法过程。 在自然环境中，基因重组对生物的进化起到非常关键的作用，同理，杂交操作也是遗传算法的核心部分。 交叉技術 杂交操作就是将两个父本染色体上的基因进行重新组合分配，从而产生下一代个体的过程，通过杂交可能会将两个父本的优势基因组合在一起，产生适应度更高、更接近最优解的新个体。通常杂交算法和基因的编码方式有关，当前采用最多的是二进制编码方式，二进…
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遗传编程
遗传编程或称基因编程，簡稱GP，是一种从生物演化过程得到灵感的自动化生成和选择计算机程序来完成用户定义的任务的技术。从理论上讲，人类用遗传编程只需要告诉计算机“需要完成什么”，而不用告诉它“如何去完成”，最终可能实现真正意义上的人工智能：自动化的发明机器。 遗传编程是一种特殊的利用进化算法的机器学习技术，它开始于一群由随机生成的千百万个计算机程序组成的“人群”，然后根据一个程序完成给定的任务的能力来确定某个程序的适合度，应用达尔文的自然…
差分进化算法
差分进化算法（）又称微分进化算法，是一种求解最佳化问题的进化算法。因為进化算法對於最佳化问题的要求極少，所以被視為一種。雖然後設启发式算法適用於多種最佳化问题，但是並不保證可以找到全局最優解。 差分进化算法被使用在多維度實數編碼的最佳化问题。因為此算法不使用問題的梯度資訊，故可解不可微分的最佳化问题。也因此，差分进化算法可用於不連續的，雜訊的，隨著時間改變的最佳化问题。 差分进化算法類似遗传算法，包含变异，交叉操作，淘汰机制。本质上说，…
蝙蝠算法
蝙蝠算法（Bat Algorithm，縮寫 BA），是一种元启发式优化算法，是杨新社（音译自：Xin-She Yang）在2010年提出的算法。这个蝙蝠算法以微蝙蝠（microbats）回声定位行为的基础，采用不同的脉冲发射率和响度。 算法描述 把蝙蝠的回声定位理想化，可以总结如下：每个虚拟蝙蝠有随机的飞行速度v_i在位置x_i（问题的解），同时蝙蝠具有不同的频率或波长、响度A_i和脉冲发射率r。蝙蝠狩猎和发现猎物时，它改变频率、响度和…
布谷鸟搜索算法
布谷鸟搜索（Cuckoo Search，縮寫 CS），也叫杜鹃搜索，是由剑桥大学杨新社（音譯自：Xin-She Yang）教授和S.戴布（S.Deb）于2009年提出的一种新兴启发算法。 CS算法是通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（Brood Parasitism） ，来有效地求解最优化问题的算法。同时，CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。研究表明，布谷鸟搜索比其他群体优化算法更有效。 布谷鸟搜索 布谷鸟搜索（CS）使用蛋巢代表解。最…