暂无评论
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。
NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) is a genetic algorithm for the generation of evolving
matlab中的遗传算法和退火算法在路径规划中的动态和多路径规划问题中的应用
蚂蚁算法蚂蚁选择路线的算法，测试算法的成功与否
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
讨论了遗传算法中框架定理的不足之处,并进行了改进
实现了遗传算法的种群初始化、适应度函数、交叉、变异等遗传算法必须的操作函数，具体问题可以修正相应的染色体编码和适应度函数来解决事件问题
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。
遗传算法的详细介绍，能在函数优化，组合优化，生产调度问题，自动控制，机器人学，图像处理，机器学习等方面应用
遗传算法及其军事应用，分为四章，从概念、相关术语开始，介绍了理论和应用
暂无评论