遗传算法在图像分割中的应用

遗传算法在量化投资中的应用,刘满在,黄光辉,面对众多交易策略,如何搜索出满意的交易策略已经成为金融行业和学术界的关键问题,采用遗传算法的思想可以实现交易策略的优化和

TSP问题是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。

遗传算法在Matlab中的实现，使用Matlab编写遗传算法解决实际问题，可以节省大量的编程时间。

遗传算法在MATLAB环境中的实现

遗传算法在化工精馏中的运用，田锡军，何方，传统优化一般是单目标优化方法，在其他变量确定情况下，改变单一变量，寻找最优值，对于单极值问题，传统优化方法通常情况下可解

利用分水岭算法进行图像分割，并且有效解决分水岭算法中存在的过分割问题

相当有启发的量子遗传算法源程序,稍微改动一下就可以应用到各种应用领域中,强烈推荐

采用遗传算法实现图像融合，采用matlab实现。

在分析了一类配送中心选址问题的基础上,建立了该配送中心选址问题的数学模型。提出一种具有双重信息的遗传算法编码方案,并结合相应的遗传操作进行求寻优求解,最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。

标准的量子遗传算法容易陷入局部最优,且在定义域范围较广的函数寻优中易出现优化精度不高的情况。将量子交叉与模拟退火操作适当地加入量子遗传算法中可以有效地避免算法陷入局部最优解。根据第一次的优化结果,缩小