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遗传算法:从 A 到 Z 的组合问题
学习如何将遗传算法应用于现实世界的操作研究问题
讲师:Operation Research Group
您将学到什么
- 遗传算法(GA)相关的基本概念和术语
- 实现任何元启发式方法所需的 Matlab 编程基本规则
- 应用遗传算法解决广泛的运筹学问题
- 使用两种著名方法确定遗传算法参数的最佳值
- 用于比较元启发式方法的统计分析
探索相关主题
- 遗传算法
- 运营
- 商业
要求
- 编程基础知识
- 运筹学和优化方面的基础知识-(非必须,但有帮助)
- 统计分析基础知识-(非必须,但有帮助)
描述
本课程是关于遗传算法 (GA) 的最实用和最全面的课程之一,旨在提供一个集成框架,以最直接的方式解决现实世界的优化问题。它是第一个在元启发式算法领域提供实践方法的课程,对于学生、研究人员和从业者来说是必不可少的。
本课程首先介绍 GA 的基本理论,然后将最简单的 GA 版本二进制 GA 实现到 Matlab 中。然后介绍连续版本真实 GA。本课程主要关注遗传算法,这是文献中备受推崇的优化算法。后续章节将介绍众所周知的运筹学问题,例如运输、枢纽位置 (HLP)、二次分配和旅行商 (TSP) 问题,并演示如何使用 GA 解决这些问题。这种方法将为您提供一个全面的框架来解决任何组合优化问题。此外,本课程将介绍两种著名的调整 GA 参数的方法:田口方法和响应面方法 (RSM)。最后,我们将使用 Minitab 软件和设计专家提供统计分析,以有效地比较不同的元启发式方法。
本课程的主要特点包括:
• 解决各种具有挑战性的现实问题
• 管理现实问题中的惩罚函数
• 进行全面的统计分析
• 针对不同问题定义染色体
• 处理算法参数
本课程包含大量编码视频,提供充足的机会来实践讲座中涵盖的理论。它还包含几个真实案例研究,让您了解使用 GA 解决挑战性问题的过程。
完成本课程后,您将能够熟练使用 Matlab 实现 GA 来解决各种运筹学问题。因此,您将能够应用不同的元启发式算法来解决各种问题。
本课程不仅仅是一次理论之旅,更是一本实用指南,帮助您掌握遗传算法在现实挑战中的应用。立即报名参加本课程,掌握在运筹学领域取得成功所需的知识和技能。
本课程适合哪些人:
- 任何想学习遗传算法的人
- 那些想用遗传算法解决运筹学问题的人
- 任何想要在 Matlab 中编写遗传算法的人
- 任何想要从统计上比较两种元启发式方法的人
| 共 98 节课程 • 总时长 12 小时 17 分钟 | |
| 第一章 MATLAB入门介绍 | |
| 1. 什么是Matlab | 2分32秒 |
| 2. 生成矩阵 | 3分30秒 |
| 3. Min,Max,排序 | 12分48秒 |
| 4. 如果条件 | 6分37秒 |
| 5. 随机函数 | 6分 |
| 6. 循环 | 10分16秒 |
| 7. 绘图 | 9分36秒 |
| 8. 函数 | 4分22秒 |
| 9. Matlab软件 | 4分52秒 |
| 10. 变量 | 3分59秒 |
| 11. 算术运算 | 5分9秒 |
| 12. 关系运算 | 5分19秒 |
| 13. 向量 | 5分11秒 |
| 14. 矩阵 | 4分42秒 |
| 15. 矩阵运算 | 6分31秒 |
| 16. 索引 | 2分59秒 |
| 第二章 遗传算法(二进制和连续版本) | |
| 1. GA灵感 | 6分43秒 |
| 2. 为下一代准备种群 | 12分56秒 |
| 3. 改进交叉 | 15分33秒 |
| 4. 改进突变 | 4分10秒 |
| 5. 改进选拔程序 | 25分24秒 |
| 6. 真实GA | 22分50秒 |
| 7. 介绍中心位置问题 | 13分21秒 |
| 8. 连接问题与元启发式的主要步骤 | 5分4秒 |
| 9. 如何创建模型 | 15分29秒 |
| 10. 创建随机解决方案 | 3分12秒 |
| 11. 定义成本函数 | 6分30秒 |
| 12. 优化问题 | 8分26秒 |
| 13. 连接成本函数与二元遗传算法 | 5分20秒 |
| 14. 可视化解决方案 | 14分35秒 |
| 15. 运输模型简介 | 5分4秒 |
| 16. 生成问题 | 16分50秒 |
| 17. 定义染色体 | 10分8秒 |
| 18. 实现染色体 在 Matlab | 9分7秒 |
| 19. 惩罚函数解释 | 14分45秒 |
| 20. 测量成本函数 | 5分16秒 |
| 21. 连接问题到真实 Ga | 10分35秒 |
| 22. 新交通模式的解释 | 7分12秒 |
| 23. 以BGA开始 | 2分5秒 |
| 24. 创建新的交通模型 | 3分36秒 |
| 25. 创建新的解决方案表示 | 2分23秒 |
| 26. 创建新的解析解决方案 | 3分22秒 |
| 27. 修改Crossover | 9分44秒 |
| 28. 修改突变 | 5分47秒 |
| 29. 修改成本函数 | 4分50秒 |
| 30. 将新问题连接到真实的Ga | 2分1秒 |
| 31. QAP简介 | 6分22秒 |
| 32. 创建QAP模型 | 9分37秒 |
| 33. QAP解表示 | 3分2秒 |
| 34. 问题定义 | 6分49秒 |
| 35. QAP编码方案表示 | 5分1秒 |
| 36. QAP成本函数 | 4分2秒 |
| 37. 交叉换位问题 | 3分13秒 |
| 38. 应用交叉点于QAP-[5-35] | 6分54秒 |
| 39. 突变对于QAP | 3分38秒 |
| 40. QAP突变代码 | 14分31秒 |
| 41. 将QAP与GA连接 | 5分16秒 |
| 42. 绘制QAP | 9分23秒 |
| 43. 背包问题的介绍 | 2分36秒 |
| 44. 创建参数 | 4分3秒 |
| 45. 定义参数 | 10分27秒 |
| 46. 解决方案表示 | 1分25秒 |
| 47. 编码解决方案表示 | 3分14秒 |
| 48. 惩罚函数策略 | 8分14秒 |
| 49. 编码成本函数 | 6分42秒 |
| 50. 连接背包问题与遗传算法 | 8分33秒 |
| 51. 旅行商问题的介绍 | 6分35秒 |
| 52. 创建随机模型 | 5分15秒 |
| 53. 创建和保存模型 | 7分47秒 |
| 54. 创建随机解决方案 | 2分22秒 |
| 55. TSP成本函数 | 3分47秒 |
| 56. 初始化。 | 11分52秒 |
| 57. TSP的交叉 | 2分14秒 |
| 58. TSP的交叉编码 | 9分1秒 |
| 59. TSP的突变 | 1分55秒 |
| 60. 为TSP进行编码突变 | 11分57秒 |
| 61. 连接TSP和GA | 4分58秒 |
| 62. 可视化 | 14分50秒 |
| 63. 新TSP模型 | 14分50秒 |
| 64. 元启发式调优导论 | 3分54秒 |
| 65. 归一化目标函数 | 4分26秒 |
| 66. 田口方法步骤 | 1分55秒 |
| 67. 排序解决方案 | 5分23秒 |
| 68. 识别参数 | 1分57秒 |
| 69. 确定参数水平 | 3分4秒 |
| 70. 确定正交阵列 | 4分10秒 |
| 71. 进行实验 | 19分27秒 |
| 72. 分析实验 | 8分42秒 |
| 73. RSM方法步骤 | 5分 |
| 74. 识别RSM中的参数 | 5分37秒 |
| 75. 确定响应面法设计实验 | 2分40秒 |
| 76. 在RSM1中进行实验 | 28分32秒 |
| 77. 响应面法实验分析 | 3分46秒 |
| 78. 主循环和单点交叉 | 13分10秒 |
| 79. 统计分析导论 | 7分15秒 |
| 80. 实现WilcoxonTest等级比较算法 | 16分5秒 |
| 81. 突变 | 7分24秒 |
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