遗传算法（Genetic Algorithm, GA）_控制-仿真秀干货文章

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）

遗传算法已被广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。例如，在组合优化问题中，遗传算法可以用于求解旅行商问题、背包问题等；在机器学习领域，遗传算法可以用于优化神经网络的权重和阈值等参数。

遗传算法

As shown below👇

遗传算法介绍

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟达尔文生物进化过程的优化算法，通常用于解决复杂的优化问题，由美国的 John holland于20世纪70年代提出，它基于自然选择和遗传学的原理，通过模拟自然界中的生物进化过程来搜索最优解或近似最优解。

算法基本原理

遗传算法的基本原理借鉴了自然界中的生物进化过程，主要包括选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）三大操作。这些操作模拟了自然选择和遗传变异的过程，帮助算法在搜索空间中逐步逼近最优解。通过模拟自然进化过程来搜索最优解的优化算法，其基本原理是将问题的解表示为一个染色体，然后通过选择、交叉和变异等操作来优化染色体。步骤如下：

1、参数及种群初始化：设置种群大小、最大迭代次数、搜索空间维度等，并随机初始化种群。

2、解码与适应度计算：对种群中的个体进行解码并计算适应度值。

3、选择、交叉与变异：选择父代个体，进行交叉和变异操作，生成子代。

4、结束条件判断：检查是否满足结束条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。

5、输出最优解：输出全局最优解。

算法举例

旅行商问题（TSP）

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它要求一个旅行商从一个城市出发，访问一系列给定的城市各一次，并最终返回出发城市，目标是找到一条路径使得总旅行距离最短。

将每个城市的访问顺序编码为一个染色体，例如，如果城市集合为{A, B, C, D}，则一个可能的染色体为“ABCD”，表示旅行商按照A->B->C->D的顺序访问城市。

% 假设城市坐标矩阵C已给出  % C = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; % 其中(xi, yi)是第i个城市的坐标  
% 初始化参数  popsize = 100; % 种群大小  maxgen = 100; % 最大迭代次数  pc = 0.8; % 交叉概率  pm = 0.1; % 变异概率  
% 初始化种群（随机生成城市访问顺序）  population = randi(size(C, 1), popsize, size(C, 1));  
% 迭代过程  for gen = 1:maxgen      % 评估适应度（计算总旅行距离）      fitness = zeros(popsize, 1);      for i = 1:popsize          % 计算第i个染色体的适应度（这里需要实现距离计算逻辑）          % ...          fitness(i) = % 计算得到的总距离（越小越好）      end  
    % 选择操作      % ...（实现选择逻辑，如轮盘赌选择）  
    % 交叉操作      % ...（实现交叉逻辑，如单点交叉）  
    % 变异操作      % ...（实现变异逻辑，如随机改变城市顺序）  
    % 更新种群      % ...（将新生成的染色体替换原种群中的染色体）  end  
% 输出最优解  [minFitness, bestIdx] = min(fitness);  bestSolution = population(bestIdx, :);  disp('最优解（城市访问顺序）:');  disp(bestSolution);  disp('最短路径总距离:');  disp(minFitness);

End

遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法，具有全局搜索能力、隐并行性、自适应性和鲁棒性等特点，在多个领域都有广泛的应用前景。

来源：灵境地平线

网格在3D建模中的应用

网格在3D建模中扮演着至关重要的角色。它是构成3D模型的基础结构并定义了物体的形状和轮廓。通过创建和优化网格可以创建出逼真的3D模型并应用于多个领域。3D建模Asshownbelow👇网格在3D建模中的应用《黑神话:悟空》中的网格建模技术以其高精度与逼真度、技术创新与应用、性能优化与效率以及多样性与复杂性等特点，为玩家提供了前所未有的游戏体验。除了游戏设计，经常还可以了解到各行各业中都需要网格技术。在3D建模中，网格是一个至关重要的概念，它构成了3D模型的基础结构。那么在其他领域网格技术有哪些应用呢？计算电磁学：电磁场本身是连续分布的，但在数值计算中，我们需要将其离散化，以便通过计算机进行求解。网格就是实现这一转换的关键工具，它将连续的空间区域划分为一系列的小单元（即网格单元），每个单元内的电磁场被近似为常数或局部函数。工业设计仿真：在工业设计仿真中，网格是数值仿真计算的基本载体。无论是有限元法（FEM）、有限体积法（FVM）还是边界元法（BEM）等主流数值计算方法，都需要使用网格来离散化连续的物理场，从而进行数值求解。动画与游戏：在动画和游戏制作中，网格用于创建角色、场景和道具等3D元素。艺术家可以通过调整网格的形状和细节来创建逼真的角色模型和场景效果。建筑设计：在建筑设计中，网格可以用于创建建筑物的三维模型。这些模型可以用于展示、分析和模拟建筑物的外观和结构。虚拟现实：在虚拟现实技术中，网格是构建虚拟环境的基础。通过创建精细的网格模型并添加纹理和光照效果可以创建出逼真的虚拟场景和物体。来源：灵境地平线