悬臂构件改进遗传算法优化设计

遗传算法是基于达尔文进化论的进化计算方法,是一种全局随机搜索算法,可用在多个领域.

将改进遗传算法用于图像分割,利用判断分析法和最佳熵自动阈值法两种阈值分割方法进行实验并加以比较,结果表明,利用最佳熵自动阈值法进行的图像分割优于判断分析法

TSP是NP难度的组合优化问题问题，本文采用遗传算法解决了该问题，比以往的算法有所改进

本文将改进的自适应遗传算法和相结合用于0-1背包问题的求解。此算法对交叉率和变异率进行了优化，实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整，并对不可行解进行了贪婪修复。实验结果表明，相比传统的自适应遗传方法

改进遗传算法的C++实现。种群初始化采用联赛竞争，保证种群基因优良；轮盘赌选择略有改进；交叉变异概率自适应，相比固定的概率效果提升极为明显。变异步长自适应，避免固定步长找不到最优解的风险。用复杂变态多

采用一种自适应的交叉和变异概率，基于个体的适应度值来自适应地进行改变。

遗传算法改进人工神经网络有利于提高模式识别的精度。

传算法是一种基于自然选择和遗传的随机搜索算法，已经被成功用于解决各种不同学科 题。然而随着问题规模的扩大，传统遗传算法难以在允许的时间范围内得到满意解。 的并行性对其进行并行化具有重要的研究意义。本文

这是我在做遗传算法优化测试用例试验时所参考的资料,现在和大家共同来分享!!

遗传算法 优化。利用英国某大学的遗传算法工具箱解决