说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向...

说明：随着城市规划建设管理的进一步工作，小区开放逐渐形成主流态势，然而小区开放 后，除去安保问题外，其能否达到优化路网结构，提高道路通行能力，改善交通状况的 目的，以及改善效果如何，值得商榷。本文通过以云环境下浮动车道路通行情况为数据 支撑，选取合适的评价指标体系，建立基于改进的 BP 神经网络评价模型...

说明：基于遗传算法的路径优化,对主要讨论的问题进行了理论分析。接着根据课题要求进行数学建模，分别从乘车时间最短和换乘次数最少两个方面建立目标函数，并根据路线上站点数、路线数、路线集连通性等对数学模型建立约束条件。通过遗传算法运用matlab工具对数学模型编程求最优解。

说明：遗传算法（Genetic Algorithm）通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完...

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说明：本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了M...

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说明：这个软件包包含了Fletcher-Reeves算法；对于工程中的优化问题，是为UIS捐赠的。证明是在2013年。

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说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：福大201608.16

课件教程

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...