代码搜索：种群进化
找到约 1,664 项符合「种群进化」的源代码
代码结果 1,664
www.eeworm.com/read/411285/11249425
m adapting.m
%回路长度计算
%=========================================
%第一种群计算
for i=1:ant_n_A
dis=0;
dis_sum=0;
x1=0;
x2=0;
y1=0;
y2=0;
for j=1:(city_n-1) %计算前段距离
www.eeworm.com/read/411285/11249427
m search.m
%解搜索函数
%===============================================
%第一种群数据
%初始化禁忌表
for i=1:ant_n_A
for j=1:city_n
tobu_A(i,j)=0;
end
end
%随机放置蚂蚁初始位置
for i=1:ant_n_A
city=round((cit
www.eeworm.com/read/248249/12587702
m adapting.m
%回路长度计算
%=========================================
%第一种群计算
for i=1:ant_n_A
dis=0;
dis_sum=0;
x1=0;
x2=0;
y1=0;
y2=0;
for j=1:(city_n-1) %计算前段距离
www.eeworm.com/read/248249/12587706
m search.m
%解搜索函数
%===============================================
%第一种群数据
%初始化禁忌表
for i=1:ant_n_A
for j=1:city_n
tobu_A(i,j)=0;
end
end
%随机放置蚂蚁初始位置
for i=1:ant_n_A
city=round((cit
www.eeworm.com/read/307084/13729334
cpp tsp.cpp
/*
（1）给定群体规模N，交配概率pc和变异概率pm，t＝0；
（2）随机生成N个染色体作为初始群体；
（3）对于群体中的每一个染色体xi分别计算其适应值F(xi)；
（4）如果算法满足停止准则，则转（10）；
（5）对群体中的每一个染色体xi计算概率；
（6）依据计算得到的概率值，从群体中随机的选取N个染色体，得到种群；
（7）依据交配概率pc从种群中选择染色体进行交配，其子代进 ...
www.eeworm.com/read/484771/6574344
txt aga.txt
//采用了保优的选择遗传算法
//终止条件的判断是：到达一定的代数。可改进为：相邻若干代的种群平均适应值的变化来判断。若相邻若干代的种群平均适应值为变化或者是变化
//小于某一阈值，表示算法已经收敛，则退出算法。
//选择算子：轮盘赌选择；
//交叉算子：单点交叉,随机选择计算此适应度值，若大于当前最佳适应度值则降低交叉概率，否则不变；
//变异算子：模板,对于优势个体，除采用低概率变异 ...
www.eeworm.com/read/430838/8723720
txt contents.txt
遗传算法程序
主要程序
ga.m 遗传算法核心程序
BinaryExample.m 二进制编码应用程序
FloatExample.m 浮点编码的应用程序
相关算子及函数
initializega.m 种群初始化函数
simpleXover.m
www.eeworm.com/read/281452/9155174
m outputdata.m
%实时输出结果
%输出当前种群中粒子位置
subplot(1,2,1);
for i=1:popsize
plot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');
hold on;
end
plot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);
hold off;
subplot(1
www.eeworm.com/read/281452/9155177
asv outputdata.asv
%实时输出结果
%输出当前种群中粒子位置
subplot(1,2,1);
for i=1:popsize
plot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');
hold on;
end
plot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);
hold off;
subplot(1
www.eeworm.com/read/375831/9348780
m outputdata.m
%实时输出结果
%输出当前种群中粒子位置
subplot(1,2,1);
for i=1:popsize
plot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');
hold on;
end
plot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);
hold off;
subplot(1