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  1. 演化程序——遗传算法和数据编码的结合

  2. 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-01
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:Turley
  1. 遗传算法求解TSP源代码

  2. 用VC写的遗传算法求解TSP问题程序,研一时候的作业,有多种变异和交叉方法,可以对比各中组合的计算结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-07
    • 文件大小:52224
    • 提供者:dcx_xcd
  1. 遗传算法求解2队列排序问题

  2. 本代码通过设计遗传算法的初始化、交叉、变异选择等关键遗传过程,实现问题的求解,并保证了问题的解是收敛的,算法是很有效的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-08
    • 文件大小:10240
    • 提供者:baiyan2008
  1. 进化算法(云庆夏版本)

  2.   进化算法包括遗传算法、进化程序设计、进化规划和进化策略等等,进化算法的基本框架还是简单遗传算法所描述的框架,但在进化的方式上有较大的差异,选择、交叉、变异、种群控制等有很多变化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:wanghongwh001
  1. 遗传算法:模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法

  2. 遗传算法的运算过程,选择(复制):根据各个个体的适应度,按照一定的规则或方法,从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下 一代群体P(t+1)中;交叉: 将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对,对每一对个体,以某个概率(称为交叉概率)交换它们之间的部分染色体;变异:对群体P(t)中的每一个个体,以某一概率(称为变异概率)改变某一个或某一些基因座上的基因值为其他基因值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-22
    • 文件大小:238592
    • 提供者:zhchjll
  1. 遗传算法的c语言实现

  2. 遗传算法 初始化,选择,交叉,变异,重复,得到最优解
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-24
    • 文件大小:4096
    • 提供者:suibing2046
  1. 基于混合遗传算法的TSP问题优化

  2. :为了进免陷入局部优化,提出使用混合遗传算法,即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法,根据个体适应性的变异值和概率值,来保持个体的多样性,阻止提前收数,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收数速度,较好地解决了群体的多样性和收数速度的矛质.算法分析和测试表明,该改进算法是有效的.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-27
    • 文件大小:384000
    • 提供者:amdchenc
  1. 遗传算法设计与应用的课件

  2. 对遗传算法的详细讲解,举例说明适应度函数的设计,选择、交叉、变异的方法,图式的应用,优化算法的比较
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-10
    • 文件大小:712704
    • 提供者:wondermj
  1. java实现遗传算法的类库

  2. java实现遗传算法的类库,包括英文的参考文档,提供遗传算法的各种支持。有编码支持,基因染色体扩展,选择算法、交叉算法、变异算法的各种支持。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-10-08
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:lubo4551
  1. 自适应交叉算子变异算法遗传算法实现

  2. 改进的自适应交叉算子、变异算子,实现遗传算法
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2011-03-10
    • 文件大小:2048
    • 提供者:jiangcathty
  1. 基于VC++6.0的遗传算法解TSP问题对话框应用程序

  2. 基于VC++6.0的遗传算法解TSP问题对话框应用程序,拥有直接绘制城市路径图功能,遗传算法效率高。适应函数采用了基于排序的指数型评价函数,收敛性更快,自然选择效果更优;提供两种交叉算法,默认使用贪婪交叉算法,优化了TSP问题的收敛性,另一种为常规交叉算法,随机区间保留算法;变异算法默认使用随机区间随机排序邻域映射算法,另一种为基于2-opt的邻域映射算法,前者的全局最优搜索能力更强。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-03-26
    • 文件大小:114688
    • 提供者:guillotine007
  1. 遗传算法解决简单优化问题的实例

  2. 本程序用遗传算法求函数 F(x) = x * x 在区间[0, 255]上的最大值,遗传算法用到了轮盘赌选择算法、单点交叉算法、单点变异算法。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-08
    • 文件大小:7168
    • 提供者:guan_hc2010
  1. C++STL——各种非变异算法的技术总结和用法代码示例

  2. 经过3天努力,在容器学完后又解决了非变异算法的战斗,感觉收获挺多,拿出来与大家分享,记下来还有变异算法、排序算法和数值算法的总结都会相继分享!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-09-15
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:mafeichao
  1. c++STL学习——各种变异算法技术总结和用法代码实例(2)

  2. 非变异算法总结了标准库提供的对各种容器操作的变异算法,比如交换、查找、匹配、复制、删除等等。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-15
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:mafeichao
  1. 基于变异系数法的模糊数学模型在城市生态系统健康评价中的应用

  2. 基于变异系数法的模糊数学模型在城市生态系统健康评价中的应用
  3. 所属分类:Access

    • 发布日期:2014-05-17
    • 文件大小:226304
    • 提供者:zc6824366
  1. c++STL学习——各种变异算法技术总结和用法代码实例(1)

  2. 变异算法总结了标准库提供的对各种容器操作的变异算法,比如交换、查找、匹配、复制、删除等等。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-16
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:mafeichao
  1. 浅析STL中的常用算法

  2. 一、非变异算法 是一组不破坏操作数据的模板函数,用来对序列数据进行逐个处理、元素查找、子序列搜索、统计和匹配。非变异算法具有极为广泛的适用性,基本上可应用与各种容器。 1查找容器元素find 它用于查找等于某值的元素。它在迭代器区间[first,last)(闭开区间)上查找等于value值的元素,如果迭代器i所指的元素满足*i=value,则返回迭代器i;未找到满足条件的元素,返回last。函数原型:find( v1.begin(), v1.end(), num_to_find ); 代码如下:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38744803
  1. 遗传算法01.zip

  2. 遗传算法解决0-1规划问题,可修改参数,可运行。本程序的实例是n维求和,已调试;修改参数即可运行。轮盘赌选择算发,交叉算法,变异算法,简单易懂
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:2048
    • 提供者:wang123456___
  1. swift-algorithms:Swift Algorithms是序列和收集算法及其相关类型的开源软件包-源码

  2. 迅捷算法 Swift Algorithms是序列和收集算法及其相关类型的开源软件包。 的了解有关该软件包及其背后意图的更多信息。 内容 组合/排列 :集合中元素特定大小的组合。 :集合或完整集合中元素的特定大小的排列。 变异算法 :元素的就地旋转。 :一个分区,保留所得前缀和后缀的相对顺序。 合并收藏 :连接具有相同元素类型的两个集合。 :遍历两个集合的所有对; 相当于嵌套for - in循环。 :永久重复集合的元素或固定次数。 子集操作 :从集合中随机选择特定数量的元
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_42117032
  1. 基于聚类混合遗传算法的LRP问题研究

  2. 在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响,属于NP-hard难题,为有效解决定位-车辆路径问题(LRP),文中提出的两阶段算法设计结合了聚类算法和混合遗传是算法,针对实际情况在遗传算法中加入爬山算法,同时采用改进的自适应交叉、变异算法,确保种群的最优个体参与进化,提高了遗传算法的局部搜索能力。仿真实验表明,所改进的混合遗传算法有较好高的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决配送路径优化问题的有效方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38670208
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