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搜索资源 - simulation genetic algorithm
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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
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NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Genetic algorithm based reactive power optimization, Matlab for beginner students will help.
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是有美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a computational model for the sim
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Several new methods sar image denoising, Genetic algorithm based reactive power optimization, Two-way PCS control simulation.
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a computational model of biological evolutio
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一个关于遗传算法优化BP神经网络的算法方案研究，遇到一个问题就是在用BP神经网络仿真的结果里，最大值和最小值预测误差特别大，而其他值的误差很小，同样，我用遗传算法优化之后这个问题依然没有解决，可以作为大家下一步研究的参考(A genetic algorithm to optimize BP neural network algorithm program, encountered a problem is that in the BP neural network simulation resu
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、
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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。(Genetic algorithm is a search algorithm used to solve the optimization in computational mathematics. It is one of the evolutionary algorithms. Evolu
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成(Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection
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pid controller parameter tunnig by genetic algorithm
:in this code and simulation file we tunnig pid controller for dc motor by minimum overshot and rising time
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MATLAB模型进行仿真分析，遗传算法中的贪心算法进行模拟(Simulation analysis of MATLAB model and Simulation of greedy algorithm in genetic algorithm)
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上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现，包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法的matlab实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序(The introduction of conventional methods of mathematical modeling in matlab
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传统遗传算法仿真程序，简单易懂，是可以运行出来的(Traditional genetic algorithm simulation program can be run out.)
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。(Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selectio
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提供了基于遗传算法的无功优化运行仿真程序。(A genetic algorithm based reactive power optimization simulation program is provided.)
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一个较经典遗传算法仿真模型，可以直接仿真(A genetic algorithm simulation model can be directly simulated.)
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基于matlab实现遗传、模拟算法在聚类中的应用(Application of genetic algorithm and simulation algorithm in clustering based on MATLAB)
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粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
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1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
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使用python实现遗传算法实现机器人路径规划，有仿真实现路径。(Using Python to realize the genetic algorithm to realize the robot path planning, there is simulation to realize the path)
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