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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
KnapsackProblem
- 基本遗传算法带最优保存思想的背包问题，其中，目标值那段代码使用的是惩罚函数法，选择是概率选择，交叉是双点随机交叉，变异是概率变异-The basic genetic algorithm with elitist thinking knapsack problem, which is a target that part of the code using penalty function method, choice is the probability of selection, crosso
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
SemivariogramMethod
- 在地学统计学中，估计矿藏品味是一个十分重要的内容，本程序采用半变异函数模型的方法实现了对矿藏的品味估计。-In Geostatistics, the estimated taste is a very important mineral content, the process model using semi-variogram method to achieve the taste of mineral estimates.
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- 遗传算法的GA主函数，选择函数，排序函数，交叉函数，变异函数-Genetic algorithm is proposed to GA Lord function, choose function, sort function, crossover function, variation functions and so on
CODE
- 遗传算法样例，初始化，种群大小，适宜度函数，评价，选择，交叉，变异。-Sample genetic algorithm, initialization, population size, suitability function, evaluation, selection, crossover and mutation.
nisannihe
- 运用离散分布函数拟合数据，通过变异系数的平方和可决系数选择最佳模型-Using a discrete distribution function to fit the data, the best model by squaring and the coefficient of variation coefficient of determination
Packing-Problem
- 用遗传算法解决装箱问题，通过种群初始化，适值函数计算，交叉计算，变异计算，选择策略来得出最好解。-Using genetic algorithms to solve the packing problem, through population initialization, fitness function calculation, cross calculation, variation calculation, strategies to obtain the best solution
design
- 该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。-The algorithm is the deformation function sigmoid function is applied to the adaptive genetic algorithm
yichuan
- 遗传算法,初始化、选择、交叉、变异、适应度函数-genetic algorithm
xujinpeng3.14
- 求函数f x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点，简单的单点交叉，基本位变异，赌轮盘选择，求的最好解是24.689. ga.m为主程序，运行其即可。 参数可自己调。-The best solution is the maximum point of the function f x+ 10* sin (5* x)+ 7* cos (4* x), the simple single point crossover, the basic bit mutation, a
半变异高斯
- 地理统计学关于根据已有数据拟合半变异函数。(Geostatistics About fitting semivariogram based on existing data.)
STATS
- 本程序为描述统计常用变量计算 !调用计算最大值和最小值的冒泡程序，计算平均值，标准差，计偏态、峰态系数的函数等 !可以计算的统计变量包括下列各项： !n : sample size 样本大小 !mean : 平均值 !median : 中位数 !variance： 方差 !SD : 样本标准差 standard deviation !SEM : 样本平均数标准误：standard error of mean !ama
Untitled8
- 通过遗传与变异，寻求rosenbrock函数的最优解。求解速度快(Through heredity and variation, the optimal solution of Rosenbrock function is sought. Quick solution)
way_2
- 使用遗传算法对pid参数优化 遗传算法简称GA（genetic algorithms），它是模拟自然界遗传机制和生物进化论的一种并行随机搜索最优化方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化理论引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足某一条件。 。(Using genetic algorithm to optimize PID parameters)
code
- 基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。(Based on the TSP solution of ant colony algorithm, ant colony algorithm and hybrid algorithm of ant colony algorithm particle swarm optimization are used to solv