说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...
说明：运行连续遗传算法。主要参数有群体大小、突变率、选择参数（可设为常数）。程序从定义初始总体开始迭代，并按代概念运行迭代。在迭代过程中，参数将是成对的，这将导致染色体交叉。这里的染色体方法是通过单点染色体交叉。下一个函数是按指定的突变率进行突变。最终结果将使用最佳代价函数进行排序（在新的子代值发生变异之...
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：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...
说明：求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点，简单的单点交叉，基本位变异，赌轮盘选择，求的最好解是24.689. ga.m为主程序，运行其即可。 参数可自己调。