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- 基于变长编码求解一维下料问题的演化算法,讲述了一种新的求解下料的算法.
applicationexamplesEvolutionprocess
- 遗传算法基本理论 经典应用实例 演化程序——遗传算法和数据编码的结合-The basic theory of classical genetic algorithm application examples Evolution process, genetic algorithm and data coding
DE-the-State-of-the-Art
- 总体描述了差分演化算法目前的最新进展及其最新的应用-A general descr iption of the differential evolution algorithm and present the latest progress of the latest applications
program
- 在现有的应用于推荐系统算法的基础上，对社会网及其相应的算法进行研究，将社会网中动态演化技术应用于个性化推荐系统，以获得更好的个性化推荐效果。-For recommendation system algorithm based on the social network and its corresponding algorithm, the dynamic evolution of social network technology for a personalized recommendati
Community_Detection
- 社区发现和社会媒体挖掘，介绍了相关算法和演化-discuss graph-based community detection techniques and many important extensions that handle dynamic, heterogeneous networks in social media
PSO-Algorithm
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。-Particle Swarm Optimization (Particle Swarm Optimization, PSO), also known as particle swarm optimization, by J. Kennedy and RC Eberhart eq
A-Hybrid-Algorithm-for-MIS-Problem
- 一类求解最大独立集问题的混合神经演化算法.pdf-A Hybrid Algorithm for MIS Problem
level-set
- 水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题，其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程，通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的 为了解决不同应用领域的图像处理问题，各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出，大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性.对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述，主要介绍传统水平集方法无重新初始化水平集方法连续水平集方法以及最近相关的改进方法，并简要讨论了各种方法的优缺点
SFS_1
- 关于SFS算法的介绍，介绍了近些年来SFS方法的发展现状，将SFS算法划分为四种类型：演化和偏微分方程(PDE)方法、最优化方法、局部化方法以及线性化方法。同时，分析了各种SFS算法的特点，并对SFS技术的进一步发展趋势进行了展望。-Introductions of SFS algorithm, this paper introduces the development status of SFS method in recent years, the SFS algorithm is divi
Computer-virus
- 一篇采用遗传算法描述计算机病毒演化的文章，实验设计详细。-The article describes a computer virus evolution based on the genetic algorithm, the experimental design in detail.
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- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体（Population)。群