说明:遗传量子算法求解背包问题Matlab源码-Quantum Genetic Algorithm for Knapsack Problem
说明:背包问题的遗传算法求解。它具有交叉、变异、生存选择等功能。首先,我们有一些基因或个体,通过遗传算法的迭代,选择最能解决问题的染色体。每个人都是我们问题的解决方案。适应度函数用于描述染色体相对于其他染色体的优度。
说明:A题比较有用的资料
说明:matlab平台下的测试函数Griewank,对于用来测试粒子群、遗传等智能算法的性能非常有用
说明:继续上次传的普通遗传算法,加入啦初始化和选择部分-Continue to the last mass of the general genetic algorithm, adding you to initialize and select some
说明:这段代码将介绍如何使用matlab在无线传感器网络中实现遗传算法。这涉及健身、交叉、变异和特殊操作。请仔细检查一下。
说明:基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序,包括:用基本粒子群算法求解无约束优化问题,用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题,用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题,用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题,用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题,用学习因子同步变化的粒子群优化算...