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LifeGA
- 基本遗传学习分类系统算法，算法结构非常严谨，是不可多得的遗传算法！-basic genetic classification system algorithm, the algorithm as well as highly structured, is a rare genetic algorithm!
jgap_2.5_src
- java实现的遗传算法， 他的设计需要最小集合的支持， 并且在这个基础上实现更复杂的遗传算法！ 目录结构如下： jgap_2.5_src.zip\\srcjgap_2.5_src.zip\\lib jgap_2.5_src.zip\\examples jgap_2.5_src.zip\\tests 还有相应的帮助-achieve the genetic algorithm, the design needs the support of the smallest p
GA(C++)
- c++的遗传算法实现，简单实用，很好的实现了遗传算法的结构与仿真-c genetic algorithm to achieve a simple, practical, good genetic algorithm to achieve the structure and Simulation
yichuansuanfacankao
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借 用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性 的提高。这一点体现了自然界中\"物竞天择、适者生存\"进化过程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方 面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构 和参数进行编码，一般用字符串表示，这
GA
- 一个遗传算法（GA）的实现。command line 的结构。输入输出格式请见命令行
GaAlgorithm
- 遗传算法是将生物学的遗传进化原理和最优化技术结合的产物，它在国民经济的各个行业和多个学科里获得了广泛的应用和关注。本书着重从计算方法和应用技术的角度对遗传算法作了深入浅出的讨论。书中介绍了遗传算法的基本概念和结构，解决约束优化和组合优化问题的方法，以及遗传算法在生产调度、可靠性设计、交通运输、设备布局等一系列工业工程问题中的应用。
memetic_for_TSP
- TSP问题是组合优化中的经典问题。其解决方法有局部优化方法和一些启发式算法,局部搜索方法充分考虑问题 的邻域结构,遗传算法有很好的全局搜索能力,memetic算法把遗传算法和局部优化算法相结合,试验结果证明,能很好地解 决TSP问题。
geneticDSM
- 使用遗传算法、模拟退火算法求解设计结构矩阵，并进行对比分析
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
GA-1
- 解非线性规划模型的遗传算法，采用visual c++语言编写，结构清晰，明了易懂，注释完整-Genetic Algorithm for nonlinear programming
mhsj
- 针对遗传算法的特点，提出一种用模糊控制的方法来调整交叉概率和变异概率的改进模糊遗传算法及其算法结构，并 将其应用于神经模糊控制器的综合优化设计。-For the characteristics of genetic algorithm, a method using fuzzy control to adjust the crossover probability and mutation probability of improving the fuzzy genetic algorithm
GA_NN
- 使用遗传算法（GA）优化神经网络（NN）结构的C语言源程序-The use of genetic algorithms (GA) optimization of neural networks (NN) structure of C language source code
psoyouhuannyj
- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训
genetic_algorithm_in_c
- 此源码包含下面五个程序的源代码。 基本分类算法源程序 基本遗传算法源程序 基于遗传算法的人工生命模拟源程序 基于遗传算法优化神经网络结构源程序 基于遗传算法提取基元图形源程序-This source code contains the following five program s source code. Basic classification algorithm source basic source of genetic algorithm based on gen
aga
- 自适应遗传算法的基础结构，可以用来扩充自己所需要的自适应遗传算法-Adaptive genetic algorithm based on the structure, can be used to expand they need adaptive genetic algorithm
GA-2
- 遗传算法的源代码，使用c++语言编写，结构清晰，注释完整，明了易懂-Genetic Algorithm
GAFNP
- 解非线性规划模型的遗传算法，用c++语言编写，注释完整，结构清晰-Genetic Algorithm for nonlinear programming
gasa
- 遗传算法求解结构约束优化问题，希望对大家有所帮助-no no no no no no no no no no no no no no no no no
AIA2
- 人工免疫克隆选择算法是一种比较新型的智能算法，其基本算法结构与遗传算法是类似的，以下源码是为网络节点分组调度问题而设计的算法。-Artificial immune clonal selection algorithm is a relatively new type of intelligent algorithms, the basic algorithm structure and the genetic algorithm is similar to, the following sour
张明-结构可靠度分析方法与程序（编程例子）
- 张明老师matlab的应用案例，编码附在里面，希望可以多多交流(Genetic algorithm code, plus personal understanding, I hope you can communicate more)