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搜索资源列表

  1. 遗传算法源程序（c语言）

  2. 这里提供的是遗传算法c语言版，对具体的函数进行优化。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：15360
    • 提供者：lzhsongxi

  1. 遗传算法在数字滤波器设计中的应用研究

  2. 本文基于遗传算法（GA）理论，对基本遗传算法作了一些改进和补充，并 在给定技术指标的前提下，利用改进的遗传算法直接设计FIR、IIR数字滤波器， 取得了较好的设计效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：liuyonglin_35

  1. 《遗传算法－理论、应用与软件实现》源代码

  2. 与《遗传算法－理论、应用与软件实现》一书配套的源代码。\GA 本书中所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序， 输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt ,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗 传算法源程序, 输入数据文件input，输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：pandalk123

  1. 遗传算法VC++实现

  2. 此程序通过遗传算法(GA)实现灰度图像的分割,遗传算法的计算过程首先是将实际的优化问题编码成符合串,也称码串、染色体。将实际问题的目标函数转变为染色体的适应函数,然后在随机产生的一批初始染色体的基础上,根据各染色体的适应函数值进行繁殖、交叉、变异等遗传操作产生下一代染色体。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-09-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：feijicheng

  1. 基本遗传算法(VC6).rar

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-25
    • 文件大小：488448
    • 提供者：hhy321

  1. 遗传算法优化神经网络的拓扑结构与权值

  2. 摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式. 本文在此基 础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权 值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法 的盲目性. 实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网 络性能更优异,方法更合理. 关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-19
    • 文件大小：495616
    • 提供者：sd_junxi

  1. 遗传算法的简单介绍资料

  2. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借 用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-16
    • 文件大小：33792
    • 提供者：wokao159

  1. 用遗传算法优化Turbo 码交织器

  2. 具有短帧的Turbo 码的性能取决于交织器的设计, 设计的主要目标是距离谱的优化。本文提出在S 随机交织器的基础上, 用遗传算法(GA ) 优化交织器, 提高Turbo 码的自由距离并减少具有自由距离码字的出现频率。它利用了遗传算法的群体多样性, 具有全局优化能力的特点, 优化了Turbo 码的距离谱, 提高了系统性能。仿真结果表明, 遗传交织器的性能优于块交织器、螺旋交织器等传统交织器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：218112
    • 提供者：liaohuimin

  1. 遗传算法 java 初始种群交叉变异适应度

  2. 遗传算法java源代码 生物在自然界中生存繁衍，显示出其对自然环境的自适应能力。受此启发，人们致力于对生物各种生存特性的研究和行为模拟，为人工自适应系统的设计和开发提供了广阔的前景。遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的成果。遗传算法所借鉴的就是被人们所广泛接受的达尔文的自然选择（Natural Selection） 学说。自然选择学说中最重要的三个部分是遗传、变异和进化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-21
    • 文件大小：2048
    • 提供者：caochongfly

  1. 基于遗传算法的QoS路由算法

  2. 对跳数、可靠性、延迟、抖动率中的两个或多个指标进行优化是完全问题, 采用传统的路由 算法难以得到优化的路由。而遗传算法图是一种模拟生物体进化过程的优化算法, 适宜于在一个 大而复杂的搜索空间中寻找优化解。为此采用遗传算法来优化路由。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：162816
    • 提供者：wxxcarl

  1. 基于改进遗传算法的QoS路由优化

  2. 针对多约束QoS路由问题，将其转化为一个多约束赋权图最优路径问题，选择费用、带宽、时延和丢包率为参数．采 用基于遗传算法的QoS路由选择算法，算法采用网络消耗和负载分布平衡为目标函数，目的在使用最小网络资源的基础上， 使网络达到负载平衡，降低网络拥塞，降低丢包车，提高服务质量．仿真试验结果表明，该算法具有较好的性能．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：431104
    • 提供者：wxxcarl

  1. 【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器

  2. 一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：2048
    • 提供者：mmfile

  1. 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例

  2. 用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例，很好的资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：wypit1985

  1. 遗传算法GA求函数最小值

  2. 遗传算法，GA，求最小值，选择、交叉、变异算子

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-02-25
    • 文件大小：54272
    • 提供者：groping135246

  1. 遗传算法程序

  2. 遗传算法（GA）、编码解码、适用度评价、交叉变异、轮盘赌。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2018-01-06
    • 文件大小：6144
    • 提供者：u014587123

  1. 遗传算法原理（里面有完整的源代码实例）

  2. 遗传算法原理 生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-17
    • 文件大小：24576
    • 提供者：u011534506

  1. 基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究

  2. 小波神经网络算法（WNN）易陷入局部极小，收敛速度慢，全局搜索能力弱，而遗传算法（GA）具有高度并行、随机、自适应搜索性能和全局寻优的特点。因此,将遗传算法和小波神经网络结合起来形成一种训练神经网络的混合算法——GA-WNN算法。仿真实验结果表明，该算法有效地缩短了识别时间，提高了网络训练速度和语音的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38695061

  1. python 如何实现遗传算法

  2. 1、基本概念  遗传算法（GA）是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存，优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则，通过基于种群的思想，将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体，并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程，然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成子种群，然后让子种群重复类似的进化过程，直到找到问题的最优解或者到达一定的进化（运算）时间。 基因：在GA算法中，基因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：184320
    • 提供者：weixin_38744778

  1. 遗传算法python版

  2. 本文实例为大家分享了python遗传算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、基本概念 遗传算法（GA）是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存，优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则，通过基于种群的思想，将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体，并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程，然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成子种群，然后让子种群重复类似的进化过程，直

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38702931

  1. 基于数据驱动的遗传算法的无人艇路径规划研究

  2. 遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法（LCPGA）。与传统的遗传算法相比，LCPGA增加了种群多样性，能更有效地避免陷入局部最优，并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能，该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38563176
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