遗传算法(Genetic Algorithm)是一种模拟自然选择和进化过程的优化算法,适用于解决涉及复杂搜索和优化问题的计算机程序。本文将介绍遗传算法在不同领域的应用案例,并深入探讨如何改进和优化遗传
网上其他地方是找不到此书的,本文更倾向于是一篇长篇的论文,内有代码,值得一看
论文 基于改进的遗传算法的关联规则挖掘 数据挖掘(Data Mining)是一门交叉学科,把 人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到 从数据中挖掘知识,提供决策支持。它包含很多 技术与方法,其中关
遗传算法简称GA(Genetic Algorithms)是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。
在在线考试自动组卷中,为了避免简单遗传算法收敛速度慢及早熟收敛的问题,提出了基于实数编码、分段交叉、有条件生成初始种群的改进遗传算法。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性
基于改进遗传算法的最小生成树解决办法。除了普利姆算法和克鲁斯卡尔算法之外的又一算法。
代码实现了基于遗传算法的模糊c均值算法,用于改进FCM当中的局部收敛问题,以达到全局最优。
VC code of an improved TSP algorithm based on genetic algorithm.
10本遗传算法方面经典书籍。 目录如下: 遗传算法10本之1:非数值并行算法:遗传算法.pdf 遗传算法10本之2:计算智能中的仿生学:理论与算法.pdf 遗传算法10本之3:进化算法.pdf 遗传算
使用简单遗传算法解决某函数最大值问题,本人python初学者,代码写的还很一般,如有不好之处请多包涵。
