GENNET是一个通过遗传算法优化权重的16个神经元的全连接神经网络。训练目的是使网络在一定假设的激励下，随时间产生同目标函数同样的响应，即:可以把此网络制作为一个任意波形的信号发生器。 程序分3个示例说明遗传算法进化过程中网络输出的变化趋势。可以看出网络输出（蓝色曲线）随着时间变化逐渐逼近目标函数（红色曲线）。此程序不仅可以学习遗传算法，也可以用于研究全连接网络的直观示例。-GENNET is a genetic algorithm to optimize the weights b

This scr ipt give u the performance analysis to 3 congestion control algorithm Tahoe,Reno and Vegas with the help of x-graph using RED queue mechanism on sample network topology.

一个迷宫，左边有一入口（红色方块），右边有一出口（红色方块），并有一些障碍物（黑色方块）散布在其中。然后在出发点放置一个虚拟人Bob，使用遗传算法编程实现路径寻找方案，使他能找到出口，并避免与所有障碍物相碰撞。-A maze, there is a entrance on the left (red box), there is a right side exit (red box), and there are some obstacles (black box) to spread amon

The existing Random Early Detection (RED) algo- rithm and its variants are found vulnerable to emerging attacks,especially the Low-rate Denial-of-Service (LDoS) attacks. In this letter we propose a Robust RED (RRED) algorithm to improve the TCP t