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搜索资源 - matlab 遗传算法工具箱 GAOT
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matlab 遗传算法工具箱（有说明文档）
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：介绍遣传算法的基本原理和Matlab的遗传算法优化工具箱(GAOT)，分析了优化工具函数。探讨Matlab遗传算法工具箱在
参数优化和非线性规划中的应用。通过优化实例，说明遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法。用Maflab语
言及Maflab语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点。
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利用Matlab编写的遗传算法工具箱，可应用于不同的算法设计中
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由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。程序需要调用gaot工具箱.
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阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行
了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 在水资源非线性规划和多目标规划时的
应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的
优化计算结果。
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matlab遗传算法工具箱使用.pdf matlab遗传算法工具箱使用.pdf
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遗传算法工具箱，matlab,基于6.5版本的。希望大家顶起。在考虑用于图着色。
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gaot,标准遗传算法工具箱，MATLAB实现
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基于matlab的遗传算法工具箱GAOT第5版，也是运用最为广泛的遗传工具箱，现行的大量文献书籍中都有对这个工具箱的介绍和应用
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matlab中遗传算法工具箱GAOT
很不错工具箱，里面的程序，通过本人运行后验证是正确的！
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阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算2008080116565263-Expounded the basic principles of genetic algorithm, the MATLAB Genetic Algorithm Toolbox (GAOT) using the parameters described in detail, discusses the MATLAB Genetic Oper
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遗传算法工具箱函数，大家用遗传算法的可以下一下！-Genetic Algorithm Toolbox function, we can use genetic algorithm under the click!
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matlab遗传算法工具箱GAOT的应用，希望对大家有所帮助-matlab genetic algorithm toolbox GAOT applications, want to help everyone
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matlab遗传算法工具箱！自己一直用的这个，希望与大家共享！-matlab genetic algorithm toolbox! I had always used this, I hope to share with you!
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matlab遗传算法工具箱GAOT的应用，配合工具箱使用，有具体说明-matlab genetic algorithm toolbox GAOT application, with the kit to use, there are specific instructions
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matlab遗传算法工具箱GAOT的应用-Matlab application of genetic algorithm toolbox GAOT.
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Matlab遗传算法工具箱 by
Christopher R. Houck
North Carolina State University-A Genetic Algorithm for Function Optimization: A
Matlab Implementation
Christopher R. Houck
North Carolina State University
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Matlab遗传算法工具箱（gaot）将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下,路径加入Matlab文件路径之中,重新启动Matlab，运行即可-Matlab genetic algorithm toolbox (GAOT) will be copied to the GAOT toolbox file Matlab folder, the path into the Matlab file path, restart Matlab, run
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tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概
率以及遗传运算的终止进化代数。
Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设
置变量的取值范围。
Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。
Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。
Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6：按变异概率执行离散变异操作。
Step 7：计算
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MATLAB遗传算法工具箱,用于快速解决遗传算法问题。(Genetic Algorithm Toolbox)
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