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/395890/2432264
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/395890/2432330
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/395890/2432396
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/395890/2432463
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/395890/2432530
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/395890/2432597
m my_complete3_crossover.m
%交叉
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=my_complete3_crossover(popsize,chromlength,pop,pc)
%函数说明
%入口参数：pop 当前处理的种群,
% fitvalue 适应度值数组
% popsize
www.eeworm.com/read/474726/6805493
txt 123.txt
Option Explicit
'遗传算法参数
Dim GeneLength As Integer '染色体长度
Dim swarmNum As Integer '种群规模
Dim Pc As Double '杂交概率
Dim Pm As Double '突变概率
Dim maxNum As Integer '遗传算法循环次数
Dim panelBool As Boolean
www.eeworm.com/read/392199/8358030
m int1.m
function [pop,ff]=INT1(num,bounds)
%[pop,ff]=INTinti(num,bounds)
%num 种群数
%bounds 边界约束
n=size(bounds,1); %矩阵bounds的行数,既每个样本子码数
L=bounds(:,2)-bounds(:,1); %bo
www.eeworm.com/read/369394/9650836
txt muban.txt
Option Explicit
'遗传算法参数
Dim GeneLength As Integer '染色体长度
Dim swarmNum As Integer '种群规模
Dim Pc As Double '杂交概率
Dim Pm As Double '突变概率
Dim maxNum As Integer '遗传算法循环次数
Dim panelBool As Boolean
www.eeworm.com/read/486406/6540984
m select.m
function popnew=select(pop,q,num)
%遗传算法子程序
%pop为待选择原始种群
%q为每个个体适应度累计概率，即赌轮区间，n为种群个体数
%选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
%根据方程 pi=fi/∑fi，选择步骤：
%1）在第 t 代，由上式计算 累计概率q(l) 和 pi
%2）产生 {0 ...