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This a simple genetic algorithm implementation where the
evaluation function takes positive values only and the
fitness of an individual is the same as the value of the
objective function
-This a simple genetic algorithm impleme 'where
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这是一个非常简单的遗传算法源代码，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、单点杂交和均匀变异。-This is a very simple genetic algorithm source code for a specific application to amend this code, Users only need to change t
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这是一个非常简单的遗传算法源代码，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、单点杂交和均匀变异。如果用 Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从ftp.uncc.edu, 目录 coe/evol中的文件prog.c中
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/* This a simple genetic algorithm implementation where the */
/* evaluation function takes positive values only and the */
/* fitness of an individual is the same as the value of the */
/* objective function
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常用的插值方法，会应用它们求函数的近似表达式，并应用插值函数求函数在指定点的近似值。 Lagrange插值，Newton插值-Commonly used interpolation methods, the function will apply them to seek the approximate expression, and function evaluation function by using the interpolated approximation of the speci
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This a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values only and the fitness of an individual is the same as the value of the objective function
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这是一个非常简单的遗传算法测试源代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。
要求输入的文件应该命名为‘gadata.txt’；系统产生的输出文件为‘galog.txt’。
输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。
如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。-This is a very simple genetic algorithm to test the source code, users only
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This is a simple genetic algorithm -This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values only and the fitness of an individual is the same as the value of the objective function
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实现了25种系统聚类的方法，在函数的选项里面可以进行方便的指定。同时可以自动计算这25种方法的评价函数，选择最优的系统聚类方法-25 kinds of systems to achieve a clustering method, in function of the option which can be easily specified. At the same time, it can automatically calculate the 25 kinds of methods of e
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利用遗传算法解决作业调度问题,评价函数,算法高效.-The use of genetic algorithm to solve job-scheduling problem, the evaluation function, algorithm efficiency.
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遗传算法在实际生活中的应用。首先简要阐述了遗传算法的基本原理和其操作步骤，之后介绍了遗传算法在各个领域的应用，采用C语言实现遗传算法对函数求值优化问题的求解-Genetic algorithm in real life applications. First, a brief descr iption of the basic principles of genetic algorithms and their steps, followed by introduction of genetic
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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
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这是一个简单的遗传算法的实施情况采取积极的评价函数值只与一个个体的函数值是作为目标函数值相同-This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values only and the fitness of an individual is the same as the value of the objective function
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这是求值函数采取仅正面价值的简单的基因算法实施，并且合适的个体是相同的象目标函数的价值
-This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values only and the fitness of an individual is the same as the value of the objective function
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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
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选择:根据遗传算法的收敛定理,赌轮法(蒙特卡罗法) ,进行个体选择。交叉:交叉互换的重要特征是它能产生不同于父体的子体。交叉概率越大,交叉操作的可能性也越大 如果交叉率太低,收敛速度可能降低。单阈值分割由于只有一个参数,所以采用一点交叉,在此设置交叉概率为0.65。变异:变异概率为0.01 。-This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values
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此程序实现简单算术表达式求值功能
参考了《数据结构 习题与解析 B级》 -This process simple arithmetic expression evaluation function
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这是一个简单的遗传算法程序代码，评价函数只取正数，并且适应度函数和目标函数相同。-This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values only and the fitness of an individual is the same as the value of the objective function
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文件中有四种图像评价函数，可以从多帧图像中搜寻最清晰的一帧，代码调试可运行。-There are four file image uation function, can search the clearest multiple frames a frame, debug the code can run.
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包含九种图像评价函数，对图像进行清晰度判断并对比各种方法的时效-Evaluation function contains nine images, the image clarity and compared various methods of aging
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