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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
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
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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