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遗传算法入门实例一：PID参数的优化[v1.0]
本文件夹包含：
图片IMG_0084 和IMG_0086为实验照片
IMG_0084为初始种群中某个体的PID调整效果
IMG_0086为进化了N(到底多少代我也没有去数)代之后的PID调整效果 文件GA为正文
源码\GA\ 为实验代码，WINAVR20060421+AVR Studio 4.12-Introduction example of a genetic algorithm: PID parameters optim
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An introduction to Genetic Algorithm Slides
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遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]，
在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进
化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor
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遗传算法的介绍以及变成代码，能够优化工程上的大量实际问题-The introduction of the genetic algorithm into code to optimize a large number of practical problems in engineering
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GA介绍了GA和GA简单的实现自己的初步见解和想法对GA-Introduction to GA and GA simple to achieve their own preliminary insights and ideas to GA
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量子遗传算法（QGA-Quantum Genetic Algorithm）是量子计算与经典遗传算法(GA)相结合而产生的一个新的研究领域。算法利用了量子计算的量子并行、量子纠缠特性，采用了多状态基因量子比特编码方式和量子旋转门更新操作，引入动态和静态调整旋转角机制和量子变异，使得算法比经典遗传算法具有更强的并行处理能力、更快的收敛速度且比传统信号检测算法具有更高的效率。-Quantum Genetic Algorithm (QGA-Quantum Genetic Algorithm) is
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遗传算法的基本详细介绍书籍，极力推荐遗传算法初学者阅读学习，内容详尽，浅显易懂。-Introduction to genetic algorithm analyses the GA knowledge in detail, very easy to understand for beginning student
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遗传算法介绍及应用算例分析讲解，适合新手，算例程序讲解详细并能运行，注释清楚。-Genetic algorithm introduction and application examples to explain the analysis, suitable for beginners, detailed examples to explain the program and be able to run, clearly comment
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AI - Simple Genetic Algorithm (GA) to solve a card problem-Introduction
This article describes how to solve a logic problem using a Genetic Algorithm. It assumes no prior knowledge of GAs. In fact, half of this article is dedicated to explaining th
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遗传算法简介 及 matlab计算实现过程(the brief introduction of GA and the method to get it)
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用GA解决TSP问题，内含脚本脚本丰富，入门极佳(Using GA to solve TSP problem, the inclusion scr ipt is rich, and the introduction is excellent.)
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