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用遗传算法解0/1背包问题，背包问题是著名的NP完备类困难问题，此处给出解法。-Genetic Algorithm for 0 / 1 knapsack problem, knapsack problem is a well-known class of NP-complete problems. Solution is here.
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遗传算法实现TSP问题的工具箱程序，还包括大量遗传算法方面的实例，是很丰富的GA工具箱。-TSP problem genetic algorithm toolbox program also includes many examples of aspects of genetic algorithm, GA is a very rich toolbox.
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使用遗传算法求一个多项式函数在区间[0，37]之间的极大值，编程环境采用Matlab6.0。-The use of genetic algorithm for a polynomial function in the interval [0,37] between the maximum value, the use of programming environment Matlab6.0.
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基于遗传算法的0-1背包问题的求解，可进一步另深对遗传算法理解，学习算法分析与设计的可以-Based on Genetic Algorithm for Solving 0-1 Knapsack Problem
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自己编的，在VB中实现普里姆最小生成树算法的代码，有图的，边的权值是随机生成的，5个节点，点“generate tree”，就会显示出最小树。-Own, and in VB in the minimum spanning tree algorithm prim implementation code, there is graph, edge weights are randomly generated, five nodes, point " generate tree" ,
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改良的新型遗传算法，增加了父代与子代的杂交，适合特殊问题求解。-New improved genetic algorithm, an increase of parent and offspring of the hybrids, suitable for specific problem-solving.
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遗传算法求极值 体会遗传算法思想，能够设计并编写遗传算法的相关操作函数，并能够应用遗传算法求解具体问题。-Genetic algorithm genetic algorithms seek extremal understand ideas of genetic algorithms to design and prepare the relevant operational function, and be able to apply genetic algorithm to solve sp
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讲解如何用C语言实现遗传算法，以及应用遗传算法求解的全过程-Explain how to use C language implementation of genetic algorithms, and the application of genetic algorithm the whole process of
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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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GAV是遗传算法的学习实例，有源码有例子-GAV is a demonstration of a Genetic Algorithm.
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使用遗传算法，求解Rosenbrock函数源代码-Rosenbrock function using genetic algorithm source code
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用遗传算法求解最短路径问题求解的遗传算法的参数设定如下：
种群大小：M = 50
最大代数：G = 1000
交叉率： = 1 c p ，交叉概率为1 能保证种群的充分进化。
变异率： = 0.1 m p ， 一般而言，变异发生的可能性较小-With a genetic algorithm to solve the shortest path problem of the genetic algorithm parameter settings are as follows: p
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遗传算法解决N皇后问题，并经过一些优化，得到了较好的效果-Genetic algorithm to solve N-Queens problem, and after some optimization to get good results
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使用遗传算法求最短回路。用户输入信息在1.txt中。目前有6个城市，如果权值为-1，表示两个城市之间不可达。遗传算法会被执行5次。-Using genetic algorithm for the shortest loop. The user to enter information in the 1.txt. There are six cities, if the weight is-1, indicating that up between the two cities. Genetic
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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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采用matlab语言进行编程，运用遗传免疫算法，旨在解决TSP旅行商问题-Using matlab language programming, the use of genetic immune algorithm, to solve the traveling salesman problem TSP
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此為求解最佳化流程之基因演算法，應用mathcad來編寫，mathcad為一簡易好上手之模擬軟體，若只是想跑小系統之初新者，建議使用-This is the process of solving the genetic algorithm to optimize the application mathcad to write, mathcad for a simple simulation software to use it well, if only wanted to run at th
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运用遗传算法优化神经网络结构，提高训练速度，运算精度-Genetic algorithm optimization of neural network structure, improve training speed, the precision
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该程序是遗传算法的matlab实现，自动生成数据进行分析-Genetic algorithm matlab program
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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
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