上個學期的學習經驗告訴我要勤總計。新的學期開始總結這週做的事。
本週學習四天半，內容主要兩部分
python中特有的資料結構
元組tuple (1,2,3,4) 同list,但不能修改
無list的方法
字典dict
插入d[『e』] = 5，pop(鍵值) d.get(鍵值)
使用鍵-值儲存
集合set
無重複元素
add(值)，remove(值)
函式引數
位置引數（普通引數）
預設引數（給引數賦初值）
可變引數（*引數名）
def calc(x): calc([1,2,3])
def calc(*x): calc(1,2,3)
上面兩個等價，可變引數傳入的引數構成list
關鍵字引數（**引數名）
def person(**kw): person(name=」aa」,age=18)
在函式內部組裝為dict 即kw的值為
命名關鍵字引數（*,關鍵字引數名）
在關鍵字引數的基礎上限制了傳入的引數名
def person (name,age,*,city,job):
定義順序
位置引數、預設引數、可變引數/命名關鍵字引數、關鍵字引數
可變引數和命名關鍵字引數不能同時使用
列表生成式
如： [x * x for x in range(1,11) if x%2==0 ]
迭代器、可迭代物件
迭代器（generator）：可用next()方法訪問的物件。用生成器定義（列表生成式的改為() ）或帶有yield的迭代函式
迭代器都是可迭代物件，但可迭代物件不一定都是迭代器
可迭代物件是可以用for訪問的物件，一類是集合資料型別：list、tuple、set、dict、str；一類是generator 其他
python中全部大寫表示常量
encode() decode() 編碼解碼
/的結果為浮點數 //的結果取整數部分 m**n 其實是m^n
注意if else for def while後面都有：
函式返回多個值其實是返回tuple
type()判斷型別 str.lower()大寫轉換小寫 str.capitalize()首字母大寫 list將iterator中的元素轉為list isinstance()判斷是否為某種型別
遺傳演算法（ga）
編碼、初始化種群、適應度函式、選擇、交叉、變異
多種群遺傳演算法（mpga）：多個種群在不同引數下進化，各種群通過移民運算元（定期的將出現的最優個體引入其他種群）交流，通過人工選擇演算法儲存各個種群每個進化代中的最優個體（精華種群不進行選擇、交叉、變異）
量子遺傳演算法（qga）：將標準遺傳演算法的遺傳操作替換為量子門更新
多層編碼遺傳演算法：把個體編碼分為多層，每層編碼表示不同的含義，多層編碼共同完整表達了問題的解（其實就是可以把乙個編碼串劃分為幾個部分，每個部分代表不同含義）例如：車間排程演算法把編碼的前半部分表示為加工順序，後半部分表示為加工對應的機器
1.根據問題選擇合適的編碼方式
實數或二進位制
2.設定合適的演算法引數
種群大小（20-100）、編碼長度、交叉概率、變異概率（0.4-0.99）、精英數等
3.初始化群體
4.適應度評估
一般使用目標函式
5.選擇
輪盤賭等方式
6.交叉
根據問題特點擊擇交叉的方式
7.變異
根據問題特點擊擇變異方式 專案
編碼方式
選擇交叉
變異一元函式優化
二進位制輪盤賭
交換兩個體某一點後的二進位制
某一位變異
多元函式優化
二進位制（有幾個變數就有相應長度的編碼）
同上同上
同上tsp問題（旅行商問題）
實數同上
部分對映雜交，確保沒有重複的城市
選擇乙個個體的兩個個位置交換元素
- 用遺傳演算法優化其他演算法列舉：
專案優化方式
編碼方式
非線性規劃的函式尋優演算法
使用遺傳演算法全域性尋找非線性規劃的初始值再使用fmincon函式區域性求解
實數bp神經網路優化演算法
使用遺傳演算法求解初始的權值和閾值，再使用神經網路演算法訓練網路後得到測試誤差作為適應度，進行下一輪
二進位制
免疫演算法
與遺傳演算法類似，都是採用群體搜尋策略，都要經過「初始種群產生->評價標準計算->種群間個體資訊交換->新種群產生」
對比免疫演算法
遺傳演算法
問題抗原
問題可行解
抗體個體
個體評價
期望繁殖概率（抗體與抗體之間的親和度和抗體濃度決定）
適應度操作
轉殖選擇、免疫記憶、疫苗接種、交叉、變異
選擇、交叉、變異
前端學習 2018 3 3
今天是週六，學校沒有課，本來打算上午學習就將4，5章學完的，後來發現太高估自己的能力，硬是拖到了下午才學完，導致原定的看書時間就不太夠了，但是既然是學習，就要認真學習，還是細緻的過一遍比較好。本來學完沒有什麼感覺，翻到慕課網中的同學 後，發現我也可以向他學習，將自己學習的內容通過網頁的形式做乙個小小...
每週總結 12 5 12 11
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每週總結 2018 3 10
這周開始上課，沒學什麼其他的，為了向某人交差，還是寫寫吧。智慧型演算法快速瀏覽 遺傳演算法 編碼 初始化種群 適應度函式 選擇 交叉 變異免疫演算法 編碼 初始化種群 適應度函式 轉殖選擇 免疫記憶 疫苗接種 交叉 變異粒子群演算法 編碼 初始化種群 適應度函式 粒子速度及位置更新魚群演算法 編碼 ...