搜索资源列表
EGA
- 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法，它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想，仿效生物的遗传方式， 从随机生成的初始解群出发，开始搜索过程。解群中的个体称为染色体，它是一 串符号，可以是一个二进制字符串，也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后，根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作，适应度高的个体有较高的概率被选中并
c语音遗传算法程序包
- 遗传算法原程序，并行算法，原代码，随机搜索算法-GA original program, parallel algorithm, the original code, random search algorithm
Parallel_TSP
- 基于MPI并行技术，用遗传算法解决旅行商问题-MPI TSP GA
GA
- 介绍遗传算法基本原理和人工神经网络,并行遗传,遗传程序等,并用这些方法为商旅问题等求解-Genetic algorithm and Artificial neural network Parallel GA Genetic programming Traveling salesman
insulargenetica-win32-qt4.5-1.18beta
- 这是并行遗传算法的实现与“环”狭隘的拓扑结构。算法在进化提供了一个动态的遗传算子的选择。该库支持的26个遗传算子。这是跨平台的遗传算法用C+ +编写的。-This is implementation of parallel genetic algorithm with "ring" insular topology. Algorithm provides a dynamic choice of genetic operators in the evolution of. The library
kvsga
- parallel Real coded GA code for optimization
Non-numerical-parallel-algorithms-Ga
- 非数值并行算法：遗传算法，遗传算法的一个教程，很适合初学者-Non-numerical parallel algorithms: Genetic algorithm, genetic algorithm tutorial, very suitable for beginners
ga-PID
- 遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]， 在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进 化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor
GA-programme
- 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。-Intelligent optimization algorithms, also known as the modern heuristic algorithms, global optimization is a kind of performance, versatility, and suit
improve-k-best
- 研究MIMO系统检测算法理论及其实现方法的基础上，对已证明较优的算法进行结合和改进，提出了一种改进的K—Best检测算法及其实现方案，并通过仿真验证了方案的可行性。该算法采用预测技术和并行排序相结合的方法，降低了计算复杂度；采用并行流水线结构实现，节省了处理时间；并对方案在xilinx公司的Virtex_5系列n)GA中的资源使用情况进行了统计。研究表明，实现方案可以用于MIMO系统检测算法的硬件实现。-Basic research MIMO system detection algorithm
parallel-ga
- Solving flow shop scheduling problem using a parallel genetic algorithm
GA
- vc++中用以测试mpi并行的遗传算法，应用在0-1背包的问题中。-Vc++ is used to test the mpi parallel genetic algorithm (ga), used in 0-1 knapsack problem.
GA-fortran
- 微遗传算法应用于全局搜索，并行性搜索。是传统遗传算法的改进-Micro genetic algorithm global search, parallel search
matlab-code-parallel-machine-GA_2
- MATLAB CODE FOR PARALLEL MACHINE GA
QGA11
- 量子遗传算法（QGA-Quantum Genetic Algorithm）是量子计算与经典遗传算法(GA)相结合而产生的一个新的研究领域。算法利用了量子计算的量子并行、量子纠缠特性，采用了多状态基因量子比特编码方式和量子旋转门更新操作，引入动态和静态调整旋转角机制和量子变异，使得算法比经典遗传算法具有更强的并行处理能力、更快的收敛速度且比传统信号检测算法具有更高的效率。-Quantum Genetic Algorithm (QGA-Quantum Genetic Algorithm) is
ga
- 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。它简单、鲁棒性好，具有自组织 性、自适应性、自学习性，其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有 关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解， -Genetic algorithm is a stochastic search algorithm which is based on natural selection and natural genetic mechanism. It
ga
- 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的生物遗传学说，模拟大自然界生物进化 机制，是一种高效、并行、全局搜索的优化方法。它能够在搜索过程中自动获取和积累 有关搜索空间的知识，并自适应控制搜索过程以求得最优解。-Genetic algorithm draws on Darwin s theory of evolution and Mendel s biological genetics, simulation of the nature of biological evolution M
TFE001031
- research of genetic algorithms using openmp and parallel programing
09 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
- 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b