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搜索资源 - Knapsack Problem genetic
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标准遗传算法背包问题，标准遗传算法，背包问题，源码注释-standard genetic algorithm ——knapsack problem
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遗传算法解决复杂背包问题，用Java编写。该背包拥有3个属性，500个东西，50个包包。求解包与包之间物品重量差最小，并且同一个背包的物品属性有特殊要求。该程序容易修改。
-Genetic algorithms to solve complex knapsack problem, written in Java. The backpack has three properties, 500 things, 50 bags. Solving package and package goods
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遗传算法求解背包问题，结果不错，可以借鉴-Genetic algorithm to solve the knapsack problem, the results are good, can learn
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包里包含五个文件，其中ASforTSP是用蚂蚁算法解决TSP问题，Backtrack是用回溯法解决01背包问题，GAO是用遗传算法解决TSP，GreedySelector是用贪心算法解决01背包问题，MoneyChange是金额的数字与汉字的转换方案，本人作为一个学生初学编程，希望多多包涵。-Package contains five files, which ASforTSP ant algorithm to solve TSP is the problem, Backtrack 01 is
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有关于算法设计的，用C++实现的遗传算法求解背包问题-Genetic algorithm is presented to solve knapsack problem
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遗传算法解决背包问题和旅行商问题。
测试数据已经写入java代码中。
遗传算法的参数可以修改。-Genetic algorithm to solve the knapsack problem and the traveling salesman problem. The test data has been written to the java code. The parameters of the genetic algorithm can be modified.
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遗传算法解决背包问题 报告代码已经结果分析-Genetic algorithm to solve the knapsack problem
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改进后的遗传算法采用自然数直接编码在个体选择上结合使用常用的最优个体保留策略和轮盘赌法，基于经典0-1背包问题的数学模型基础，构造改进后的遗传算法和适应度评估，减少二进制编码或浮点型编码的复杂性，同时精 简 适 应 度 评 估 的 计 算。-Improved genetic algorithm uses natural number encoded on individual choice combined with the use of commonly used best individua
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用遗传算法求解背包问题，用启发式算法求解背包问题。-Knapsack problem using genetic algorithm, heuristic algorithm for solving knapsack problem.
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遗传算法解决01背包问题,可以用来学习和参考，有一定的价值-Genetic algorithm to solve knapsack problem 01 can be used to study and reference, there is a certain value
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利用遗传算法来精确地解决背包问题的编程代码-Knapsack problem using genetic algorithms to solve programming code
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使用遗传算法解决0-1背包问题，算法效率好-The use of genetic algorithm to solve 0-1 knapsack problem, a good algorithm efficiency
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应用遗传算法解决背包问题，采用二重结构编码，匹配映射交叉策略，倒位的变异策略.最终得到比较满意的结果。-Application of genetic algorithms to solve knapsack problem, the use of dual-structure code, cross-matching strategy mapping, inversion mutation strategy
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解决背包问题遗传量子算法matlab实例-Quantum genetic algorithm to solve knapsack problem matlab examples
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目标分配的遗传算法在matlab的实现，可以用于在武器分配，以及背包问题。-Target allocation matlab genetic algorithm implementations that can be used in weapons distribution, and the knapsack problem.
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基于量子遗传算法的0-1背包问题matlab-Matlab genetic algorithm based on quantum 0-1 knapsack problem
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用三种方法解决城市距离问题（或背包问题）。三种方法分别为：遗传算法，蚁群算法，粒子算法。-Three ways to solve the problem of urban distance (or knapsack problem). Three methods are: genetic algorithm, ant colony algorithm, particle algorithm.
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完整解决0-1背包问题的遗传算法程序，包括输出数据统计-Complete knapsack problem solving o-1 genetic algorithm program
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通过遗传算法计算多背包问题-Computing multi knapsack problem by genetic algorithm
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this programe is knapsack problem using genetic algorithms.-this programe is knapsack problem using genetic algorithms.
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