谢谢魔王分享,非常赞这种自制土枪土炮的文章!就像前一阵子微博上那位一行代码optim()自制支持向量机的兄台一样。能纯手工打造出代码,是理解方法的一个重要标志。

话说那两个跑车的页面没忍住看了十分钟,不为看遗传算法,就为看哪辆车能跑过那个坎……哎,人就是容易被随机的事情吸引。

最后把100个点均匀排列在单位圆上的可视化方法也很赞,这样非常清晰地表达了优化的目标。

云雨……用词如神。
[未知用户] 跑车的程序在安卓和iOS上面也有对应的程序,可以随时等车的时候拿出手机来看看~
[未知用户] 在最后进化的时候不用随机的方法了?直接用些非随机的会不会加快些最后的瓶颈突破?
[未知用户] 要想快,当然不能只用一种方法嘛~

skmeans里面的遗传算法就是在每一次迭代时用来选择最大聚类。这里说的遗传算法毕竟是在一定策略下的随机算法,没有加入任何启发式的优化方法。
20 天 后
23 天 后
6 个月 后
那个,为什么最后是画100点的动态图?数据USCA50里面不是只有50个城市之间的距离吗?求教~
额,那个问题我自己已经搞清楚了,刚才是我自己没看明白弄错了,不好意思。。。直接无视我之前的问题就行了
运行报错:
> saveAnimation(species,roundots,sleep=0.1)
错误于species[ ][i * 20, ] : 下标出界

为什么会出现这个问题呢?species我用的就是GA4TSP( )那个函数算出来的,roundots <- getRoundMap(100) 求点拨,谢谢~
额,那个问题我自己已经搞清楚了,刚才是我自己没看明白弄错了,不好意思
额,那个问题我自己已经搞清楚了,刚才是我自己没看明白弄错了,不好意思
额,那个问题我自己已经搞清楚了,刚才是我自己没看明白弄错了,不好意思
[未知用户] 好吧,,你抢了我的台词……不过,我现在也确实弄清楚了。
2 年 后