下面哪些问题可以使用遗传算法求解?
A.一元非线性函数的最小值
B.交通导航
C.估算某个变量的先验概率
D.神经网络结构和参数的优化
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A.一元非线性函数的最小值
B.交通导航
C.估算某个变量的先验概率
D.神经网络结构和参数的优化
A、当对某问题求解,找不到更好的多项式时间复杂性算法的时候
B、当问题的可能解能够被表达,并能够确定问题的解空间的时候
C、当能够找到可能解的适应度计算方法,即能够判断一个可能解接近精确解的程度或方向的时候
D、前述(A)(B)(C)同时满足的时候
B.对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好
C.对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定 — 这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。 在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好
D.除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能
B.遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集,所以遗传算法是一种随机搜索算法
C.遗传算法总是在寻找优解,所以遗传算法又是一种优化搜索算法
D.遗传算法的搜索过程是从空间的一个点集种群到另一个点集种群的搜索
D.适应度函数可以任取一个极值函数,它与求解问题本身可以没有什么关系
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