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遗传算法在hadoop虚拟平台上资源调度的应用与分析。
人工智能，人工智能，遗传算法，遗传算法学习资料
针对遗传算法收敛速度慢的缺点，可以采用模糊逻辑来自动调整遗传算法的交叉率和变异率，以加快遗传算法的收敛，可以应用到多个领域中。
Genetic Algorithm Practice and Genetic Algorithm Practice
遗传算法和改进遗传算法程序。不用工具箱的。
C language uses three strategies to achieve greedy algorithm
全局优化报告 遗传算法和蚁群算法的比较 姓名郑玄玄 学号 3112054023 班级硕 2041 1 遗传算法 1.1遗传算法的发展历史 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法 20 世纪 6
基于多层编码遗传算法的车间调度算法matlab,在源代码的基础上进行了改进，准确性更高。
通过分析模式定理及建筑块理论，提出一种基于建筑块迁移策略并行遗传算法。算法根据种群的收敛情况，从其他种群中获取非重叠的建筑块，采用模拟退火思想防止优良模式的浓度过快地增大引起早熟。理论分析和对多峰函数
传统的遗传算法在解决移动节点路径规划问题时由于其算法复杂度高'迭代时间长、容易陷入局部最优。为此,提出一种基于走点法的改进遗传算法。 将障碍物凸化处理,从起点出发逐个搜索凸多边形顶点直至目标点,得到有
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