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遗传算法及其改进（工程最优化问题解决办法）
遗传算法及其改进（工程最优化问题解决办法）
智能化算法
遗传算法
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工程应用比较广泛的最优化问题解决办法之一遗传算法简介及其改进，很实用，想找的时候，还真不好找
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遗传算法与工程优化
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本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出，并有大量图形和表格，便于读者深入理解其内容。
遗传算法的改进及其在优化问题中的研究
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本论文阐述了遗传算法的基本理论，并提出了遗传算法的不足与缺陷，在优化问题中得到了改进，是遗传算法更具有适应性。
基于解决最优化问题的遗传算法实例
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遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。希望这程序对大家有用
遗传算法改进
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遗传算法改进在神经网络结构中的应用
遗传算法和工程优化 pdf
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适合刚进入该领域的朋友参阅。在优化领域这个大家庭里，遗传算法占据很大地位，对于复杂函数优化很有优势。
遗传算法及改进遗传算法.zip
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遗传算法和改进遗传算法程序。不用工具箱的。
遗传算法及其改进算法的matlab程序
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精通matlab及最优化处理一书中第十四章遗传优化算法的matlab源程序，包含原始的遗传算法程序和六种改进程序，程序列表为
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遗传算法的3种改进方法和分析，对遗传算法改进的理论分析！
几种改进遗传算法的性能比较
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C++实现的改进遗传算法
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改进遗传算法的C++实现。种群初始化采用联赛竞争，保证种群基因优良；轮盘赌选择略有改进；交叉变异概率自适应，相比固定的概率效果提升极为明显。变异步长自适应，避免固定步长找不到最优解的风险。用复杂变态多峰函数测试效果十分不错，相比二进制编码遗传算法精度优势明显。
工程优化大作业-实现简单的遗传算法
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西安交通大学工程优化大作业，基于Python实现简单的遗传算法实例。
多目标优化遗传算法改进程序
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本人自写的多目标优化遗传算法改进程序，亲测可用，并有详细标注，希望对需要者有用
论文研究-一种改进的遗传算法：GA-EO算法.pdf
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针对基本遗传算法GA有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题, 采用将极值优化EO算法与传统遗传算法相结合的方式, 对基本遗传算法进行改进, 提出了一种新的算法：GA-EO算法, 并用实验证明了新算法的有效性。
遗传算法改进BP神经网络
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遗传算法改进人工神经网络有利于提高模式识别的精度。
遗传算法解决TSP问题
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资源包含“遗传算法解决TSP问题”的相关代码（.cpp和.h）以及TSP相关的城市数据。 资源包含“遗传算法解决TSP问题”的相关代码（.cpp和.h）以及TSP相关的城市数据。
遗传算法解决车辆的CVRP问题
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本资源为遗传算法解决车辆的CVRP问题，CVRP是一个NP_HARD问题
遗传算法解决函数优化问题
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利用遗传算法选择，交叉，变异思想解决多元函数优化问题，本代码是求解多元函数的极小值。稍作修改可以求解任意多元函数的极值。
遗传算法解决或问题，用遗传算法解决或问题，通过训练实例，使算法学习或运算，给出较精确的输出结果。
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用遗传算法解决或问题，通过训练实例，使算法学习或运算，给出较精确的输出结果。
遗传算法实现CVRP【matlab】
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采用遗传算法实现CVRP问题，站点数32个，优化目标，运输成本最低化采用遗传算法实现CVRP问题，站点数32个，优化目标，运输成本最低化
python实现的改进的遗传算法解决工件生产安排
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自己写的改进遗传算法的python程序。
遗传算法优化GA.rar
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遗传算法的初衷就是模仿生物界 "物竞天择，适者生存" 的法则，模拟交叉变异并选择等操作来企图达到进化的目的。但是值得一提的是，相比生物界进化的过程，遗传算法最欠缺的就是选择过程没有对交叉变异起到诱导作用，交叉还是随机交叉，变异还是随机变异，选择的概念名存实亡。 其实说实话，遗传算法就是一个全局搜索过程.......
改进的快速遗传算法在函数优化中的应用
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改进的快速遗传算法在函数优化中的应用，遗传算法具有很大的用处
遗传算法与工程设计 （日）玄光男编
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遗传算法与工程设计 （日）玄光男编pdf教材，非常实用的教材
遗传算法及各种问题实现相关代码
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学习遗传算法的好代码，希望对大家有所帮助。里面有各种算法实现的具体代码。
遗传算法的分析总结
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遗传算法的分析总结，从基础理论，专业技术进行讲述。
遗传算法在求有多个局部极值函数的最大值
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遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学而发展形成，它是处理非线性模型参数估计的一类通用性较强的寻优方法。遗传算法寻求最优解的基本思想是：从代表问题的可能潜在解集的一个种群出发，此种群由基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有特征染色体的实体。染色体作为带有遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因的组合，它决定了个体的形状的外部表现。
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Python实现的这些算法的集合：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法
生产排程之遗传算法
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(Production and Logistics) Dr. Dirk C. Mattfeld (auth.)-Evolutionary Search and the Job Shop_ Investigations on Genetic Algorithms for Production Scheduling-Physica-Verlag Heidelberg (1996)
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