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搜索资源 - genetic algorithm OPTIMIZATION
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（其中已经包含5个源码）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,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗
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遗传算法的函数优化sga-genetic algorithm optimization function sga
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用遗传算法优化神经网络权值的源程序-genetic algorithm optimization neural network value of the source
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关于遗传算法优化BP网络的 ,感觉没什么用-on genetic algorithm optimization BP Network, feeling useless
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基本遗传算法源程序。
基于基本遗传算法的函数最优化 sga.c。-basic genetic algorithm source. Based on the basic genetic algorithm optimization sga.c function.
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optimnn用遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample-optimnn genetic algorithm optimization neural network structure source, the input data file sample
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人工神经网络bp 算法是用于数学建模Alife.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,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗传算法提取基元图形源序 -bp artificial neural network algorithm is used mathematical modeling based on genetic algorithms Alife.c artificial life simulatio
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改进的遗传算法源程序，结合遗传算法的全局寻优能力和POWELL的局部优化，是寻优速度加快-improved genetic algorithm source, combining genetic algorithm optimization of the overall situation and the local optimization POWELL, optimizing speed
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基于Matlab的函数优化遗传算法程序,包含了遗传算法实现的大部分步骤，而且有详细的注释.-Matlab functions genetic algorithm optimization procedures, including the genetic algorithm to achieve the most steps, and detailed notes.
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该程序运用遗传算法优化神经网络，对军费预测问题进行编程-the process of genetic algorithm optimization using neural networks for military spending, the forecast for Programming
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基于遗传算法和模拟退火算法的干涉滤光片膜系设计和优化(Design and optimization of interference filter film system based on genetic algorithm and simulated annealing algorithm)
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多种群遗传算法，通过matlab编程，实现模拟生物进化的过程，对现实中的问题进行优化(Genetic algorithm to solve optimization problems)
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genetic algorithm that usually is used to optimization parameters of model
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初步展示遗传算法的工作过程及原理，实现一个简单的最优化问题算法。(Preliminary show the working process and the principle of genetic algorithm, the realization of a simple optimization algorithm.)
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In computer science and operations research, a genetic algorithm (GA) is a metaheuristic inspired by the process of natural selection that belongs to the larger class of evolutionary algorithms (EA). Genetic algorithms are commonly used to generate h
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遗传算法的函数优化实例，并就遗传算法在解决连续函数优化问题中存在的不足之处，提出了一种新的编码方法——浮点数编码方法，最后，通过实例验证了该方法的可行性和有效性。(A function optimization example of genetic algorithm,after analyzing the problems existed in the current model coding methods for plastic injector, this paper puts forw
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遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b
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基于多目标网络优化问题，运用改进的遗传算法，进行算法寻优，以求运用最短时间，达到最高精度(Based on the multi-objective network optimization problem, the improved genetic algorithm is used to optimize the algorithm in order to achieve the highest accuracy by the shortest time.)
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这个代码是采用遗传算法解决车辆路径优化问题，大家一块学习(This code is to solve the vehicle routing optimization problem with genetic algorithm.)
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遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
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