geatpy遗传算法原理？什么叫遗传算法，遗传算法有什么用？希望通俗一点儿？
为什么要用遗传算法？遗传算法和神经网络的区别？geatpy提供了许多已实现的遗传和进化算法相关算子的库函数，如初始化种群、抉择、交叉、变异、重 *** 、多目的优化非支配排序等，并且提供诸多已实现的进化算法模板来实现多样化的进化算法。其执行效率高于Matlab、Java和Python编写的一些知名工具箱、平台或框架等，遗传算法的最大用处就是解决数学理论不能解决的问题，调度问题……为什么要用遗传算法。
geatpy遗传算法原理？
geatpy提供了许多已实现的遗传和进化算法相关算子的库函数，如初始化种群、抉择、交叉、变异、重 *** 、多目的优化非支配排序等，并且提供诸多已实现的进化算法模板来实现多样化的进化算法。
其执行效率高于Matlab、Java和Python编写的一些知名工具箱、平台或框架等，学习成本低、模块高度脱耦、扩展性高。
什么喊遗传算法，遗传算法有什么用？期看通俗一点儿？
首先有个很神异的现象：人类以及动物的进化都是朝着好的方向发展，虽然有的往坏的方向发展了，但是总体肯定是往好的方向发展。
这看似不希奇，但是我们知道，人类的基因组合是随机的，没有上帝约束。这种随机过程的结果却是一致的！！！！！我们的遗传算法就是从这里得到启发！比如我要求y=x1+x2的最大值，两个变量，我不用传统的数学 *** ，就用幼儿园的 *** ，把所有可能取值带进往算，然后找出最大的就行了！但是，有时候取值是连续的，没关系！使其离散化，就像把模拟信号化成数字信号一样！还有个问题，假如取值太多咋办？这就是遗传算法的精髓！ 首先，我不用取所有可能取值，我只取几十个或者几百个（自己定），然后进行处理，怎样处理呢？让我们回到刚开始的人类进化问题，虽然没有上帝的帮忙，但是我们知道，自然界遵循优良劣汰的发贼，遵循交叉变异的法则，虽然不能数字化，但是这是个趋势！我们就是把这种法则数学化！所取的几十个值我要剩下哪些？要放弃哪些？要处理哪些？这都要我们自己抉择，肯定是抉择最适宜的取值留下，经过一系列的处理，就生成了新的群体，然后再处理，自己约定处理到第几次就可以了，取出现过的最大值 不用担心取到的是不是最大值，因为数学上已经有了证实，这种 *** 是收敛的，概率是1，所以尽管放心的做，具体的做法要参考相关书籍，不难的。遗传算法的最大用处就是解决数学理论不能解决的问题！比如路径规划，调度问题……为什么要用遗传算法？
遗传算法在很多领域都得到使用；从神经网络研究的角度上考虑，最关怀的是遗传算法在神经网络的使用。
在遗传算法使用中，应先明确其特征和要害问题，才能对这种算法深进了解，灵巧使用，以及进一步研究开发。一、遗传算法的特征
遗传算法和神经网络的区别？
两者区别在于解决问题的算法不同，具体区别如下：
遗传算法是一种智能计算 *** ，针对不同的实际问题可以设计不同的计算程序。它主要有复制，交叉，变异三部分完成，是仿照生物进化过程来进行计算 *** 的设计。
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