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binary
- 利用遗传算法求最小值，程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值，以及对应的x值，算法中使用二进制编码，交叉采用不同交叉和优势交叉，变异也分两种，不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2 * * * x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the minimum, and the corresponding val
特征提取
- 特征提取：重点是几何特征（环，交叉点，端点）和变换,例子就是这些几何特征的提取。-Feature Extraction : focus on the geometric characteristics (Central, a crossover point, endpoint) and the transformation of these examples is the geometric features are extracted.
immunity
- 提供一个人工免疫算法源程序，其算法过程包括： 1.设置各参数 2.随机产生初始群体——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障类型编码，每一行为一种！code(1,:)，正常；code(2,:)，50％；code(3,:)，150％。实际故障测得数据编码，这里Unnoralcode,188％ 4.开始迭代（M次）： 1）计算目标函数值：欧氏距离[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2）计算群体中
GA-2
- 利用遗传算法求解一个问题的最优解，包括交叉、变异等过程 -using a genetic algorithm for the optimal solution, including crossover and mutation processes
AI_yichuan
- 用C语言实现的遗传算法。计算交叉概率和变异概率。-C language of genetic algorithm. Calculated crossover probability and mutation probability.
Neural_Network_Code_CHAPT8
- 特征提取：重点是几何特征（环，交叉点，端点）和变换-Feature Extraction : focus on the geometric characteristics (Central, crossover point, endpoint) and the Transform
EGA
- 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法，它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想，仿效生物的遗传方式， 从随机生成的初始解群出发，开始搜索过程。解群中的个体称为染色体，它是一 串符号，可以是一个二进制字符串，也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后，根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作，适应度高的个体有较高的概率被选中并
AI_GA_matlab
- 遗传算法程序 主要程序 ga.m 遗传算法核心程序 BinaryExample.m 二进制编码应用程序 FloatExample.m 浮点编码的应用程序 相关算子及函数 initializega.m 种群初始化函数 simpleXover.m 用于二进制编码的简单交叉算子 arithXover.m 用于浮点编码的算术交叉算子 binaryMutation 用于二进制编码的变异算子 nonMutation.m 用于浮点编码的非均匀变异算子
algorithm_GP
- 演化算法的示例代码,包括演化算法的全部实现过程,主要操作包括选择,交叉,变异-evolutionary algorithm code examples, including the evolution of the algorithm to achieve full process, including the operation of the main selection, crossover, Variation
Ga
- 用c语言编写的matlab遗传算法程序，包含：select,crossover,mutator等。非常适合初学者学习，程序比较清晰，而且不是很复杂。
遗传算法的三个算子
- 改进的遗传算法的三个操作算子，包括选择、交叉和变异。-Improved three arithmetic operator in genetic algorithm including select,crossover and mutuation
GA
- matlab编写的遗传算法优化程序，采用随机配对交叉，多点交叉，两点交叉，编译对目标函数进行优化-matlab genetic algorithm to optimize the preparation procedures, using a random cross-matching, multi-point crossover, two cross-cutting, the compiler of the objective function to optimize
TSP-gene
- 是用遗传算法解决TSP问题，测例包括10个城市和30个城市。使用PMX交叉算子。-Is to use genetic algorithms to solve TSP problems, test cases, including 10 cities and 30 cities. Using the PMX crossover.
cross
- 遗传算法的交叉操作的源代码-Crossover genetic algorithm source code
generic2
- 遗传算法求解极值的源程序，只需将要求函数在源文件中输入，即可，种子数100，变异概率和交叉概率可调-Extremes of genetic algorithm source code, simply will be asked to function in the source file type, you can, seed number of 100, mutation probability and crossover probability adjustable
matlab-SGACODE
- maltab遗传算法源程序，此程序为一个一个的小程序分开的，很完整。包括编码，设定初始种群，交叉，变异，及结束条件等-maltab genetic algorithm source code, this procedure a small as a separate process, it is complete. Including encoding, set the initial population, crossover and mutation, and the end conditi
GA
- 实现Blend Crossover 遗传算法的源码, Compaq Visual Fortran 平台-Blend Crossover genetic algorithm, Compaq Visual Fortran platform
crossover
- 遗传规划交叉程序，可用于遗传规划的matlab实现-Genetic programming crossover procedure can be used to achieve the matlab genetic programming
any-randomized-crossover
- 函数最优化任意随机交叉父体,根据遗传算法源码改编-OPTIMIZATION any randomized crossover parent body, according to the source adapted genetic algorithm
Study-of-Various-Crossover-Operators
- Describes multiple crossover operators used in evolutionary programming.