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Fully-Unsupervised-M-FISH
- Fully Unsupervised M-FISH Chromosome Image Characterization
shangchuanselect
- 遗传算法选择染色体个体，选择两个母本染色体用于交叉产生两个新的子代-Genetic algorithm to choose a chromosome the individual function, individual chromosome selection for crossover, two female parent cross produce new offspring
answer1
- 计算fg文件中染色体的信息，如总长度，有效长度，GC含量，N的长度，以及计算N50和N90.-Calculation chromosome fg file information such as the total length, effective length, GC content, length N, and the calculation of N50 and N90.
answer3
- 以250bp为窗口沿着染色体滑动，计算每个窗口的GC含量。-250bp for the window to slide along the chromosome, calculate GC content of each window.
getSequence
- 使用perl脚本根据位点提取对应的核苷酸序列，比如人类第一条染色体5到100位置的具体DNA序列-Using Perl scr ipt to extract the corresponding nucleotide sequence the site, such as the first chromosome 5 to 100 position of the specific DNA sequence
FZYCSFanli
- 线性复杂遗传算法m程序，功能是计算染色体长度和遗传规律，需要的可以下载-Complex genetic algorithm m linear program function is to calculate the length of chromosome and genetic laws need can be downloaded
decode
- 基因表达式编程算法中，对于染色体进行解码的代码-Gene expression programming algorithm for decoding the chromosome code
TSP
- 用遗传算法求解tsp问题，实例。在本程序的TSP问题中一共有20个城市，也就是在图模型中有20个顶点，因此一个染色体的长度为20。-A Genetic Algorithm for tsp problem instances. A total of 20 cities, which is 20 vertices in the graph model TSP problem of this program, so a length of chromosome 20.
sangehaochengxv
- 三个很好的程序，有染色体的识别，车牌跟踪，还有神经网络设计，肯定是非常好的，希望大家从中学习-Three very good procedures, there are chromosome recognition, license plate tracking, as well as neural network design, is certainly very good, I hope you learn from
genetic algorithm
- 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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
GA-BP
- 算法基本要素： 1.染色体编码方法 2.适应度函数 3.遗传操作—-（选择、交叉、变异） 4.运行参数—（参数：群体大小M、遗传代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm）(Basic elements of algorithm: 1. chromosome coding method 2. fitness function 3. - the genetic operation (selection, crossover and mutation) 4. operating pa
GA多目标约束问题
- 遗传算法主要用于多目标约束问题中，非常简单(GA is a method of searching for the optimal solution by simulating the natural evolutionary process. It is often used in CRN resource optimization. GA starts with a popu-lation that represents a potential set of solutions to a p
set
- 进化优化方法常被用于生成结构化测试用例。现有方法每次仅针对一个被测对象，生一个测试用例。要生成覆盖所有目标的测试用例集，需多次执行进化过程。本文基于集合进化优化方法，实现新的测试用例生成方法。实现的算法中，一个个体包含多个测试用例，因此，一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集。(Evolutionary optimization algorithms often used to generate structured test cases. When generating test ca
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithms，简称 GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机 制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目 标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则逐代进化，最终 得到最优解或准最优解。它必须做以下操作：初始群体的产生、求每一个体的适应度、 根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染色 体的基因并随机变异某些染色体的基因后生成下一代群体，按此方法使群体逐代进化， 直
基于蚁群算法的二维路径规划算法
- 而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。(A population consists of a certain number of individuals encoded by a gene. Each individ
新建文件夹 (2)
- 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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
Matlab代码
- 遗传算法 1、评估每条染色体所对应个体的适应度 2、遵照适应度越高，选择概率越大的原则，从种群中选择两个个体作为父方和母方 3、抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生子代 4、对子代的染色体进行变异 5、重复2，3，4步骤，直到新种群的产生。结束循环。(1. Evaluate the fitness of each chromosome. 2. Following the principle of higher fitness and greater probability of selectio
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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
GA
- 遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型，一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优的，那么以后再继续这样下去，就可以一直最优了。利用遗传算法，实现三维点云的配准。(Genetic algorithm, a computational model that simulates the biological evolution o