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遗传算法code
- 遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。
xujinpeng-matlab.rar
- 遗传算法编程求解旅行商问题；图论中最短路问题的Matlab程序实现；背包问题模型的Matlab程序实现。,Genetic Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem programming graph theory, shortest path problem in the Matlab program implementation knapsack problem Matlab model implementation process.
2008101523144260
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 网络初始化：nninit.m――给出P，T，
fitnessfunction
- 线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件；模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件-Linear quadratic optimal control weighted array genetic algorithm fitness function m documents quantization scale factor of fuzzy controller optimized by GA fitness function m file
A_very_simple_genetic_algorithm_source_code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
xiaoshengjing
- 本文在阅读大量遗传算法小生境技术资料基础上，介绍了遗传算法的特点、物种形成和小生境技术，详细陈述上世纪80年代以来的各种小生境实现方法，包括共享函数法、确定性排挤法、可变半径的聚类算法和隔离小生境方法等；最后对小生境遗传算法的工程应用提出了展望。 -In this paper, a lot of reading technical information niching genetic algorithm based on the characteristics of genetic alg
Simple-genetic-algorithm-source-code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
yichuansuanfa
- 针对雾天下拍摄图像的退化现象，远景部分是一块灰度分布比较集中且接近天空亮度的区域，而近景部分可以分辨，其灰度分布比较分散。提出了一种基于遗传算法阈值分割的雾天图像增强方法；该方法首先用遗传算法求出近远景的分割阈值将图像分割[1]出来，然后对两个部分分别进行清晰化处理。-make the picture clear
PPD
- 通用的遗传算法，可实现以下问题：（a）设计出n种不同尺寸货品的排放方法，使得集装箱的空间利用率最高；（b）给出一批货物所需的最少集装箱数量。请给出在附件一对应具体问题下的最优排放及空间利用率。 -General genetic algorithm, can achieve the following questions: (a) design of size n different methods of emission goods, allowing maximum utilization
chapter4
- TSP是典型的NP完全问题，既其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。(TSP is a typical NP complete problem, and its worst-case time complexity increases exponentially as the problem size increases. So far, no polynomial time efficient algorithm has been
gatbx
- 遗传算法程序包； 安装： 1、解压gatbx-origin.zip，得到DOC和SRC文件夹； 2、拷贝SRC到Matlab安装目录下的toolbox文件夹中，并将SRC更名为gatbx； 3、打开toolbox\local\目录下的pathdef.m文件(programme of genetic algorithm)
免疫算法
- 免疫算法，与遗传算法相似，只是多用了一个免疫函数；免疫算法是遗传算法的变体，它不用杂交，而是采用注入疫苗的方法。(Immune algorithm, similar to the genetic algorithm, but the use of an immune function; immune algorithm is a variant of genetic algorithms, it does not hybrid, but the use of vaccination method
工件排序
- 基于遗传算法的工件排序算法，根据优先级缓冲结果(Job sorting algorithm based on genetic algorithm, according to priority buffer results)
yichuansuanfawugong
- 遗传算法(genetic algorithm，GA)是一种近年来发展起来的基于自然选择规律的进化算法，本程序利用改进型遗传算法对电力系统进行无功优化，与遗传算法进行比较，通过实际算例分析及MATLAB编程结果运行，成功解决了无功优化问题，并验证了改进型遗传算法的优越性。(The genetic algorithm (genetic algorithm GA) is an evolutionary algorithm based on natural selection rules develop
ga-svm
- 用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数(Optimization of C, G, P parameters of support vector regression machine by genetic algorithm)
GA
- 使用遗传算法，得到带恶化的置换车间的最佳调度(A genetic algorithm is used to get the best scheduling for a deteriorating replacement workshop)
Desktop
- 利用智能算法可以求最值，以及利用小波变换可以求功率(Intelligent algorithm seeks the most value and uses wavelet transform to find power.)
遗传算法+数据传递机制+多项式和非多项式曲线拟合
- 多项式和非多项式曲线拟合；数据传递机制；遗传算法(Polynomial and non polynomial curve fitting and Data transfer mechanism)
PDPTW
- 采用模拟退火与遗传算法相结合的混合算法解决带时间窗的取送货问题(A hybrid algorithm based on simulated annealing and genetic algorithm is used to solve the delivery and pick-up problem with time windows.)
遗传算法理论,应用与软件实现 随书源码
- 遗传算法理论,应用与软件实现随书源码 《遗传算法:理论应用与软件实现》全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况；第2章介绍了基本遗传算法；第3章论述了遗传算法的数学基础；第4章分析了遗传算法的多种改进方法；第5章初步介绍了进化计算理论体系；第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题；第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题；第8章介绍了遗传算法应用于机器学习；第9章讨论了遗传