搜索资源列表
knapsack.rar
- 用GAlib库实现的解决0/1背包问题的遗传算法程序源代码。
GA_01Knap
- 用遗传算法解决背包问题，可以求最优解，也可以自己设定次数-using genetic algorithms to solve knapsack problem, the optimal solution can help, can set its own number
BBGAVB
- 一个求解背包问题的遗传算法，该程序是基于VB平台开发的-a knapsack problem solving genetic algorithm, the program is based on the platform in the VB
tigongyuanma
- 该文件包共有5个文件 TSP--传统算法---说明TSP的传统算法实践 背包问题----0-1背包问题的传统算法实践 模拟退火算法----模拟退火算法实现TSP问题 我的通讯录----我整理写的个人通讯录 遗传算法----遗传算法解决TSP问题
vb_Calculator
- 基于遗传算法的背包问题求解，有基本的说明和代码-based on genetic algorithm knapsack problem solving, a basic descr iption and code.
GAbag
- 遗传算法背包问题的论文电子图书。不错，试试吧。-GA backpack topics electronic library. Yes, try it.
GA_for_TSP
- 用遗传算法求解背包问题是南京航空航天大学信息与计算科学专业编写的.本程序利用遗传算法来求解背包问题.采用二进制字符串编码,1表示选择物体,0则不选择. 背包问题描述:在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的重量为W1，W·2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。注意：在本题中，所有的重量值均为整数。-genetic algorithm knapsack problem is the Nanjing University of Aeronauti
0-1package
- 遗传算法求解0-1背包问题，包含问题的求解步骤。-Genetic Algorithm 0-1 knapsack problem, including steps to solve the problem.
TSPTravelingsalesmanproblem
- 完全图哈密尔顿圈的遗传模拟退火算法matlab通用源程序拟退火算法解0－1背包问题MATLAB源代码 -complete graph Hamilton Circle genetic simulated annealing Matlab to be definitive source solution annealing 0 - a knapsack problem MATLAB source code
GenerationAl
- 用遗传算法解0/1背包问题，背包问题是著名的NP完备类困难问题，此处给出解法。-Genetic Algorithm for 0 / 1 knapsack problem, knapsack problem is a well-known class of NP-complete problems. Solution is here.
Chp15
- 背包问题的遗传算法解法 背包问题的遗传算法解法-knapsack problem genetic algorithm method knap sack problem GA knapsack asked Solution that the genetic algorithm method knapsack problem Genetic Algorithm Solution
cqa
- 背包问题的遗传算法解法-knapsack problem Genetic Algorithm Solution
GA_for_Knapsack_Problem
- 遗传算法用于求解多目标背包问题，学包括基本的选择、杂交、变异等遗传算子.
bagcopy
- 采用遗传算法解决０-１背包问题 并采用了二重编码形式
GA
- 背包算法中用遗传算法解决VB代码 希望能帮助有用得着的朋友
GA
- 基于遗传算法的背包问题求解，有基本的说明和代码 其他人不需帐号就可自由下载此源码
Solving.the.01.Knapsack.Problem.with.Genetic.Algor
- 遗传算法求解01背包问题＋实验报告＋参考文献。如果你看了这个程序还是不能明白遗传算法的巧妙，那么还是不要再看这个问题了。
test.py
- 通过遗传算法解决0-1背包问题，以选择办事处为背景(solve the package problem through genetic algorithm)
GeneticAlgorithm
- 能根据输入的范围计算y=x^2的最优值，以及解决背包问题的遗传算法(It can calculate the optimal value of y=x^2 according to the input range as well as solve the knapsack problem by genetic algorithm.)
beiBao01
- 免疫克隆解决01背包问题，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(Immune Algorithm) IA。人工免疫算法是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的群智能搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，免疫算法是全局收敛的。(Immune clone solves 01 knapsack problem