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搜索资源列表

  1. 粒子群算法 Python源程序

  2. 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 [1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutat

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-13
    • 文件大小：5120
    • 提供者：jueqingnikong

  1. 游戏之旅--我的编程感悟【有目录】

  2. 本版本与网上其他资源不同之处在于，此版本可进行编辑，搜索，已进行内容识别扫描。可全选，可编辑，可剪切文字。 部分目录如下： 第1 章计算机，游戏，我_ 我，云风，从二十年前的计 算机游戏萌芽阶段一路走来。计 算机，并不神秘。程序，也只是 表达计算机控制逻辑的符号而 巳。 第2 章算法，程序的灵魂 算法，先千计算机存在于世， 比编程语言本身更为蜇要C 语言 只是工具，算法才是灵魂。这里 简单介绍了数据结构的基本知 识、算法放率的评估方法、几种 NP 问题的定义。 这里对游戏中最常用的搜索 算法问

  3. 所属分类：其他

    • 发布日期：2018-05-01
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：timeischoice

  1. Python实现简单遗传，粒子群，蚁群，模拟退火算法

  2. Python 粒子群和遗传解决函数最值，模拟退火和蚁群解决TSP。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-06-03
    • 文件大小：303104
    • 提供者：qq_40510553

  1. 工程优化大作业-实现简单的遗传算法

  2. 西安交通大学工程优化大作业，基于Python实现简单的遗传算法实例。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-04-23
    • 文件大小：69632
    • 提供者：yuanky214

  1. 详解用python实现简单的遗传算法

  2. 主要介绍了详解用python实现简单的遗传算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38731761

  1. Python实现简单遗传算法(SGA)

  2. 主要为大家详细介绍了Python实现简单遗传算法SGA，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：139264
    • 提供者：weixin_38610870

  1. python实现简单遗传算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现简单的遗传算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38689857

  1. Onlab实验 答案 微信小程序 人工智能（人工智能原理）.zip

  2. 微信小程序 Onlab实验 代码答案 人工智能原理 实验1:猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2:编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3:搜索算法求解8数码问题 实验4:字句集消解实验 实验5:简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6:蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7:粒子群优化算法实验 实验8:遗传算法在TSP问题中的实现 实验9: BP神经网络实验

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-11-25
    • 文件大小：808960
    • 提供者：weixin_45912291

  1. Python实现简单遗传算法(SGA)

  2. 本文用Python3完整实现了简单遗传算法(SGA) Simple Genetic Alogrithm是模拟生物进化过程而提出的一种优化算法。SGA采用随机导向搜索全局最优解或者说近似全局最优解。传统的爬山算法(例如梯度下降，牛顿法)一次只优化一个解，并且对于多峰的目标函数很容易陷入局部最优解，而SGA算法一次优化一个种群(即一次优化多个解)，SGA比传统的爬山算法更容易收敛到全局最优解或者近似全局最优解。 SGA基本流程如下: 1、对问题的解进行二进制编码。编码涉及精度的问题，在本例中精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38672962

  1. python实现简单遗传算法

  2. 今天整理之前写的代码，发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法，感觉还是挺有意思的，就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法，通过模拟基因的优胜劣汰，进行计算（具体的算法思路什么的就不赘述了）。大致过程分为初始化编码、个体评价、选择，交叉，变异。 以目标式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)为例，计算其最大值 首先是初始化，包括具体要计算的式子、种群数量、染色体长度、交配概率、变异概率等。并且要对基因序列进行初始化 pop_size = 500 #

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38628647

  1. 详解用python实现简单的遗传算法

  2. 今天整理之前写的代码，发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法，感觉还是挺有意思的，就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法，通过模拟基因的优胜劣汰，进行计算（具体的算法思路什么的就不赘述了）。大致过程分为初始化编码、个体评价、选择，交叉，变异。 遗传算法介绍 遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程，来解决问题的。大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后，剩下的种群必定是适应环境的。把一个问题所有的解看做一个种群，经历过若干次的自然选择以后，剩下的解中是有问题的最优解的。当然

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38521169

  1. redis_onemax:Ejercicio de Docker con Redis和Python-源码

  2. redis_onemax 使用Docker进行Python修改的方法：在OneMax中实现问题，并在遗传算法（GA）上实现了个体化，非常规性，非常规性。 个性化的概念类似于“ 10100101001010010100”或“简单”的“ 11111111111111111111”。 4个独立程序的实用程序清单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42128988

  1. GAFT：一个使用Python实现的遗传算法框架

  2. 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化，但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难，同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定，改进也一般通过编码机制，选择策略，交叉变异算子以及参数设计等方面，对于算法的整体结构并没有大的影响。这样对于遗传算法来说，就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft，本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38649657

  1. GAFT：一个使用Python实现的遗传算法框架

  2. 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化，但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难，同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定，改进也一般通过编码机制，选择策略，交叉变异算子以及参数设计等方面，对于算法的整体结构并没有大的影响。这样对于遗传算法来说，就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft，本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38701640