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遗传算法在路由优化中的应用:多服务质量的最小路径的算法.-Genetic Algorithm in Routing Optimization: Multi-service quality of the minimum path algorithm.
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MATLAB中GA遗传算法工具箱帮助信息-Find the minimum of a function using genetic algorithm
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自适应遗传算法，可以通过简单的调用即可实现最大值和最小值等函数-Adaptive genetic algorithm, a simple call through to the achievement of maximum and minimum values, such as function
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用二进制遗传算法解决函数的极小值问题，用MATLAB进行仿真，设和初学者-Function of the binary genetic algorithm with the minimum of the problem, with the MATLAB simulation, design and beginners
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通用的遗传算法，可实现以下问题：（a）设计出n种不同尺寸货品的排放方法，使得集装箱的空间利用率最高；（b）给出一批货物所需的最少集装箱数量。请给出在附件一对应具体问题下的最优排放及空间利用率。
-General genetic algorithm, can achieve the following questions: (a) design of size n different methods of emission goods, allowing maximum utilization
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用标准的遗传算法优化低通数字滤波器的参数，采用的方法是最小均方误差法，得到较为理想的滤波器的传递函数的系数。-Genetic algorithm using standard low-pass digital filter, the method used is the minimum mean square error method to obtain the ideal filter transfer function coefficients.
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基于遗传算法改进阈值的神经网络 能够有效避免神经网络的阈值陷入局部极小值这一问题(The neural network based on genetic algorithm to improve the threshold can effectively avoid the problem that the threshold of the neural network is trapped into the local minimum)
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遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
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