JAVA写的竞争性选址p media的遗传算法

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为 算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法 (RMOGA)

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本程序是改进后的遗传算法,采用java编写,有操作界面。

java语言描述的遗传算法，书中举例较多，由浅入深，很容易理解。

java遗传算法TSP遗传算法大体上是可以先随机生成一组大量的解空间，作为一个初始的种群，然后按照一定的策略让种群自由交叉（也就是传说中的交配），变异。按照一定的策略淘汰种群中不符合预期目的的个体。

一本基于java遗传算法编程技术的讲解书书籍，全书讲解很全面，适合对遗传算法感兴趣的读者。本书共分为6章，每章都会有实例。

遗传算法源代码最优化

1、利用标准遗传算法求解函数f(x)=(x-5)*(x-5)的最小值，其中x属于区间[-255,255]，算法的参数自己设定.本算法优缺点的判断:2．优点：本算法是基于面向对象语言Java开发，而遗

java遗传算法编程,利用遗传算法求解经典的组合优化问题，例如旅行商问题

JAVA遗传算法开发包,内有详细的文档说明，不适合初学者写遗传算法，是JAVA遗传算法中的一个非常典型的框架