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遗传算法编程求解旅行商问题；图论中最短路问题的Matlab程序实现；背包问题模型的Matlab程序实现。,Genetic Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem programming graph theory, shortest path problem in the Matlab program implementation knapsack problem Matlab model implementation process.
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遗传量子算法求解背包问题Matlab源码,Quantum Genetic Algorithm for Knapsack Problem
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0—1背包问题的五种解法
1贪心法
2动态规划
3回溯
4分支限界
5遗传算法-0-1 knapsack problem greedy algorithm five Solution 1 2 3 back in 4 dynamic programming genetic algorithm branch and bound 5
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遗传算法
遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。-Referred to as genetic algorithm genetic algorithm GA (Genetic Algo
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遗传算法解决背包问题，即装入物体容量有限，每个物体有不同价值，使得最终价值最高。-Genetic algorithm to solve knapsack problem, namely the limited capacity of loaded objects, each object has a different value, making the final value.
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背包问题或0-1背包问题遗传算法程序，里面用的实数编码方式值得借鉴。-0-1 knapsack problem or knapsack problem genetic algorithm procedure, which uses real coding can be learned.
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将贪婪修复方法与遗传算法相结合，构成混和遗传算法，并求解经典背包问题。-The greedy repair method and genetic algorithm are combined to form hybrid genetic algorithm, and solve the classical knapsack problem.
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遗传算法实现背包问题的matlab代码，分享给大家-Knapsack problem genetic algorithm matlab code to share for everyone
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01遗传算法 解决普通的背包问题，对一些复杂的问题进行修改就能解决-01 knapsack genetic algorithm to solve common problems, some complex problems can be solved changes
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This is knapsack problem solution by genetic algorithm
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Genetic Algorithm for multi objective knapsack problem
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背包问题，用遗传算法解决，并在VC++环境下调试通过，得到正确结果，可供参考，源码C文件中有较详细的注释-Knapsack problem, using genetic algorithm, and in the VC++ debugging environment through, get the correct results, for reference, source C files in more detailed comments
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01背包问题的解决方法很多，下面用遗传算法解决01背包问题-01 knapsack problem genetic algorithm to solve
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用混和遗传算法求解0-1背包问题 将贪婪修复方法与遗传算法相结合，构成混和遗传算法，并求解经典背包问题-The hybrid genetic algorithm to solve knapsack problem
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本文件含论文及源代码。论文首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术，接着针对背包问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况。并且结合背包问题实例，给出了具体的编码方法，运行参数，群体大小，最大迭代次数，以及合适的遗传算子。最后，简单说明了遗传算法在求解背包问题中的应用并对遗传算法解决背包问题的前景提出了展望。-The file containing the papers and source code. The paper
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Backpack Genetic Algorithm for knapsack problem
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Genetic algorithm to solve knapsack problem
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用遗传算法解决0_1背包问题，比较经典,适合做参考论文-0_1 knapsack problem solving using genetic algorithms, more classic, suitable reference paper
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MatLab code Genetic Algorithm for Knapsack Problem
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本源程序里面实现了基本的遗传算法与量子遗传算法实现0-1背包问题，并对实现结果截图并分析了。-The source of which the realization of the genetic algorithm and the quantum genetic algorithm to achieve the basic 0-1 knapsack problem, and the results were analyzed.
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