文件名称:遗传算法
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
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- 上传时间：
- 2018-02-09
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遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。(Analytic hierarchy process)
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下载文件列表
| 文件名 | 大小 | 更新时间 |
|---|---|---|
| 遗传算法\主函数.txt | 1114 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\判断遗传运算是否需要进行交叉或变异.txt | 196 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\将二进制数转换为十进制数.txt | 231 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\新种群变异操作.txt | 241 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\新种群杂交操作.txt | 438 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\新种群选择操作.txt | 203 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\计算适应度函数.txt | 551 | 2017-01-13 |
| 遗传算法\适应度函数.txt | 52 | 2017-01-13 |
| 遗传算法 | 0 | 2017-01-13 |