本以為自己的演算法已經初步達到了要求，沒想到再對先前演算法進行整合時，發現了乙個很大的漏洞，這也是導致在**y2時效果比其他演算法好得多的原因。改正後，發現**效能一下子就降低了將近20個百分點，真如五雷轟頂呀，不過既然發現了錯誤，才能找到改正的方向，看來做任何事情絕不能停滯於一點點的成績，正是因為y2較高的誤差，演算法才需要切實地進一步改進。
昨天下午，在開會的時候，認真地想了想演算法目前還存在的問題及自認為尚需改進的地方，現總結如下：
1、對上述程式中出現的漏洞，已解決，但是結果是誤差變大。
2、演算法一直以來就存在乙個警告，歸其原因，是因為擬合矩陣為病態矩陣的原因。如果變數是與另乙個變數完全冗餘，這個矩陣稱為病態矩陣，即矩陣不能求逆。例如，有乙個變數是其他三個變數之和，這個變數也存在於模型中，這個矩陣就是病態矩陣。矩陣a和b存在的微小擾動δa和δb,會引起方程組ax=b解的很大變化,則稱ax=b為病態方程組,稱矩陣a為病態矩陣解決方法：gs迭代和sor迭代，matlab中無自帶函式，必須自己寫
（1）增加計算機字長（即機器精度）。例如，若在pc機上用單精度和gauss主元消去法或lu分解，可求出直至以5階矩陣為係數矩陣的方程組ax=y的穩定近似解，而當高於5階時，上述演算法即失效；若採用雙精度計算，利用上述演算法對20到30階的方程組求解，仍能得到3位以上的有效數字。
（2）條件預優法，即：選擇乙個非奇異矩陣p，使得cond（pa）<
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...
《Java遺傳演算法程式設計》 2 9 小結
在本章中，你已經學會了實現遺傳演算法的基本知識。本章開頭的偽 提供了乙個通用的概念模型，針對本書其餘部分所有要實現的遺傳演算法 每個遺傳演算法將初始化並評估種群，然後進入乙個迴圈，進行交叉 變異和再評估。僅當終止條件滿足時，才退出迴圈。在本章中，你建立了遺傳演算法的支援元件，尤其是individua...
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優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...