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遗传算法解决双变量的函数最优化问题，有按钮的界面，用bc所编，生动模拟遗传进化过程-genetic algorithm to solve the two - variable optimization function, the button interface, using bc prepared by the vivid simulation of the process of genetic evolution
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生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。-Biological evolution is a wonderful optimization process, it eliminated by choosing a sudden variation of genetic and other changes in the law to adapt to the environment
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此文档是遗传算法原理加源代码。
生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 -This document is the principle of genetic algorithm source code increases. Biological evolution is a wonderful optimization process, it eliminated by ch
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简单函数优化的遗传算法程序 简单函数优化的遗传算法程序-Simple function of the genetic algorithm optimization process simple function of the genetic algorithm optimization process simple function of the genetic algorithm optimization procedure
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利用matlab编写的一些简单函数优化的遗传算法程序～-Matlab prepared to use some simple function of the genetic algorithm optimization process ~
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基于MATLAB的遗传算法优化程序的编程 每一步都有详细的说明-MATLAB-based genetic algorithm optimization process every step of programming detail
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A genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. This heuristic is routinely used to generate useful solutions to optimization and search problems. Genetic algorithms belong to the larger class of evolution
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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）。
-In artificial intellig
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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）。-a genetic algorithm (GA)
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介绍了遗传算法的基本原理与求解流程， 详细阐述了Matlab 遗传算法工具箱的使用方法， 并通过使用遗遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解， 验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性与实用性性。
-Introduces the basic principles of genetic algorithms and solving process, elaborated on the use of the Matlab genetic algorithm toolbox, and a
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In the computer science field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. This heuristic (also sometimes called a metaheuristic) is routinely used to generate useful solutio
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Flower pollination is an intriguing process in the natural world. Its evolutionary
characteristics can be used to design new optimization algorithms. In this paper, we
propose a new algorithm, namely, flower pollination algorithm, inspired by the
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整个算法分成三部分，第一个部分是神经网络整体结构的确定，然后是遗传算法对参数的优化，然后便是利用已经优化好的参数，利用神经网络进行预测。我们根据需要优化的权值以及阈值的数量确定算法个体的长度。个体通过适应度函数计算他们的适应度，根据适应度的大小，我们使用轮盘算法，确定他们的遗传，交叉还有变异等过程，优化以后的BP神经网络可以更好地收敛。-The whole algorithm is divided into three parts, the first part is to determine
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In the field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selection. This heuristic (also sometimes called a metaheuristic) is routinely used to generate useful solutions to optimizatio
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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。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation of Darwinian natural selection and genetic mec
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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。-Ant colony algori
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the o
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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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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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