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c#遗传算法实现
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等
粒子群算法
- 微粒群算法 目标粒子群优化算法的matlab版本。最经典的多目标进化算法！
自己编的原始差分（DE）算法
- 基于原始文献的差分进化算法，具有较好的效果，模块化编程，并且有注释，自己编的程序
轮盘赌算法
- 遗传算法的一种，能从中选择算子，以一定的概率进行进化遗传！
遗传算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。保证能运行。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a computational model of biological evolution process of natural selection and genetic mechanism of the simulation of
DE
- 使用差分进化算法对系统函数进行优化，使得系统指标最小(The differential evolution algorithm is used to optimize the system function, which makes the system index minimum)
DE
- 基于差分进化算法的优化算法。在MATLAB平台上运行，可以解决参数优化问题。是一种遗传算法。(Differential evolution algorithm)
蛙跳程序
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
差分
- 差分进化算法程序，函数优化问题，贼好用,用了就知道(Differential evolution algorithm, function optimization problems, thieves easy to use, you know)
第14章 遗传优化算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。这个程序是matlab 最优计算第十四章程序(Genetic Algorithm for matlab)
基本遗传算法
- 基本遗传算法应用实例。用基本遗传算法求下面函数的最大值。F=x^3-60*x^2+900*x+100，0<=X<=30.个体数目去50，最大进化代数取100，离散精度去0.01，杂交概率取0.9.(Application examples of basic genetic algorithm. Apply the basic genetic algorithm to the maximum of the following functions. F=x^3-60*x^2+900*x+
SimpleGA-master
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithm is a kind of evolutionary algorithm which is used to solve the optimal search algor
遗传算法案例
- 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithms are usually implemented in a computer simulation. The abstract representation of a certain number of candidate solutions (called individuals) in an optimization pro
demo4
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。(Genetic algorithm (GA) is a search algorithm for solving optimization in computational mathematics. It is a kind of evolutionary algorithm. Evolutio
DE
- 实现差分进化算法的python程序，并提供了一个main.py的实例供参考。(We finish the differential evolution algorithm by python, and provide a simple example for reference.)
遗传算法
- 遗传算法例程，用来研究分析遗传进化中父代和子代之间关系(Genetic algorithm routines)
DE
- 差分算法，差分进化算法DE与遗传算法GA非常类似，(differential evolution)
遗传算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。(Genetic algorithm is a computational model for simulating the natural selection and genetic mechanism of Darwin's theory of biological evolution.)
蚁群算法TSP问题
- 典型的matlab求运行商问题，可以看到进化曲线和线路计算过程。(The typical matlab asks the operator problem, and you can see the evolution curve and the line calculation process.)