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NSGA-II
- 演化、遗传计算方法NSGA2的源代码-evolution, genetic method NSGA2 the source code!
gaotv5a
- gaotv5,一个著名的遗传算法工具箱.安装在任意目录-gaotv5, a well-known genetic algorithm toolbox. Installed in any directory
l2007425234648
- 这是一道很基本的程序，一方面希望它对初学遗传算法的兄弟们有用（包含了遗传算法实现的大部分步骤，而且有详细的注释），另一方面旨在抛砖引玉， 在下浅见： 1、遗传算法在进行大规模计算时，数据交换量大，速度确实是一个瓶颈，就如这道程序，在种群规模50，进化代数1000时运行需要40秒左右(cpu:duron 1G),当然，小弟编程能力弱，望各位大侠指教啊，或帮我修改一下这道程序 -This is a very basic procedure, While they want it begi
GAdesf
- 遗传算法的MATLAB代码，很好的算法啊，有需要的自己下载然后解压就可以用了-GA MATLAB code, a good algorithm ah, need to download the then extracting their own can use the
ga_basicprogram
- 基本遗传算法(GA)的matlab源程序!许多改进的遗传算法均可在此基础上修改而成.
GAdelphi
- 一个用于基本遗传算法计算得源程序。用dephi编写的。
SGA
- 描述一种算法——遗传算法，可以作为最值求解的算法
GA
- 实数遗传算法源码 Delphi实现，用户可以参考并改进
TSP
- \"遗传算法\"以及\"退火算法\"用C++语言可以直接运行
tsevolve
- 该程序应用了遗传算法解决了旅行售货问题。并模拟该过程。
parallel_Gentic
- 用c++和MPI写的并行遗传算法，需要安装MPI库
multisp
- 使用MPI编写一个并行程序，利用遗传算法来解决旅行商问题。
matlab遗传算法程序
- 采用matlab编写的遗传算法程序
PSOtoolbox.rar
- 微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt
de
- 差分进化算法，最新的用于替代遗传算法，是以后的主要发展方法-differential evolution
matlab
- 自适应遗传算法的MATLAB代码-Adaptive Genetic Algorithm MATLAB code ~~~~~~~~~~~~~~
julei
- 遗传算法解决聚类问题。.边的权重与时间关系为：1-（用户最近标注时间-该边被标注时间)*0.01,时间间隔以月计，相差一个月权重相差0.01,最近标注的权重为1 2.边的权重通过端点的出度调整 3.若用户没有共现标签，则以其权重最大的部分标签自连接构造标签对 4.若用户标签对少于预设大小，则将其拥有的标签对重复多次，直到数量与预设大小相等-Clustering genetic algorithm to solve the problem. . While the w
项目改进遗传算法二进制罚函数双库三断面
- 用于处理并联水库防洪调度问题，防洪目标断面可以是若干个(The program is used to deal with the flood control of Parallel Reservoir and the cross section of flood control target can be several)
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。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 used to solve optimization search algorithm in computational mathematics, is a k
非线性方程组求解
- 利用改进的遗传算法求解非线性方程，遗传算法得到全局最优解作为初值寻找局部最优解(Using the improved genetic algorithm to solve the nonlinear equation, the genetic algorithm gets the global optimal solution as the initial value to find the local optimal solution)