采用锦标赛选择和改进变异操作，使用相关 VRP 数据进行算例求解，得到最优路线长度为 1167.63 公里，所需车辆数为 5 辆。
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基于matlab程序，对解决物流选址问题有很大的帮助
遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作
支持向量机是一种在统计学习理论的基础上发展而来的机器学习方法[1],通过学习类别之间分界面附近的精确信息,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以使类与类之间的间隔最大化
设计一种求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法(IGA PSE). 首先, 分析候选解约束条件离差统计信息 与约束违反函数之间的关系及其性质, 基于约束条件离差统计信息提出一种改进约束处理方法; 其次
关于三维装箱算法问题,一些算法理论,感觉对这方面的应用有一定帮助
本程序是改进后的遗传算法,采用java编写,有操作界面。
这个课题是我的一个课设课题,不过,在此基础之上对实数遗传算法进行了一个很大胆的设定,在参考食物链的基础之上提出了一个新的框架,该框架经测试,具有良好的可行性,该算法从一定程度上来说是一种协同算法。课设
里面包括对遗传算法详细的介绍，与对遗传算法的研究
描述了dna遗传算法,用c++描述。
Java 基于退火算法、遗传算法、爬山算法实现CVRP(货车送货路径问题,内含测试数据)
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