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本文利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法(ChaosGeneticAlgorithm,简称CGA),该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变量对子代群体
遗传算法原理及其应用
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对病毒协同遗传算法有详细的介绍,可做写论文时参考。
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1、基本概念 遗传算法(GA)是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存,优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则,
今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘
本文讲述了遗传算法的过程跟AForge库的应用以及代码编写
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