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说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...
说明:基于遗传算法的路径优化,对主要讨论的问题进行了理论分析。接着根据课题要求进行数学建模,分别从乘车时间最短和换乘次数最少两个方面建立目标函数,并根据路线上站点数、路线数、路线集连通性等对数学模型建立约束条件。通过遗传算法运用matlab工具对数学模型编程求最优解。