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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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该程序利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值。该算法主要包括确定决策变量、建立优化模型、确定编码方法、确定解码方法、确定个体评价方法、设计遗传算子、确定遗传算法的运行参数等七个步骤。-the procedures for the use of genetic algorithms Rosenbrock function of great value. The algorithm including the identification of the main decision varia
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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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/* 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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本文提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法，并从编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子的设计等方面进行了详细都讨论和分析，并结合我校的智能型学生测评系统，给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例。-This paper brings forward the algorithms based on the genetic algorithms of association rules,discusses and analyses the genetic algorithms in detai
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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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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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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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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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This a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive 这是一个简单的遗传算法实现了评价函数在正面的价值观,只需要一个个体的适应度是相同的目标函数值
-This is a simple genetic algorithm implementation where the evaluation function takes positive values R
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浅谈人工智慧 电脑游戏中的人工智能制作
棋类编程 部分1: 开始
棋类编程 部分2: 数据结构
棋类编程 部分3: 产生移动
棋类编程 部分4: 基础搜索
棋类编程 部分5: 高级搜索
棋类编程 部分6: 评估函数
工人的战略部署线程
使用可能的地形指派任务
怎样编写迂回前进的程序
类似帝国时代游戏的人工智能
模糊人工智能
Hierarchal 人工智能
Comp.A
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这是一个简单的遗传算法c语言实现，估价函数为正值，个体适应度函数与目标函数一致-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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中国象棋计算机博弈系统评估函数的自适应遗传算法实现。-Chinese Chess Computer Game System Evaluation Function in Adaptive Genetic Algorithm.
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遗传算法代码：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；-Genetic algorithm source code：AlphaA specific application to amend this code, the user simply change the definition of constants and define the evaluation function can. Attention
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该遗传算法源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。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。-The source code of the genetic algorithm is designed to seek the objective function of the maximum value, wherein only a positive value, and there is no difference
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