基于遗传算法的智能组卷研究与应用 详细介绍了改进的动态分层遗传算法应用于组卷问题的解决步骤，涵盖了其中的各项关键技术 包括模拟试题库的建立、组卷策略、编码方案、适应度函数的确定、选择交叉变异算子、动态分层遗传算法的实现等。
上传时间： 2016-05-10
上传用户：Miyuki
针对DEM的建模问题，将高程看作区域化变量，应用地质统计学中普通克里格研究了一个山区高程空间变异分析及其插值。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：qq21508895
摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：nanfeicui
用C语言程序实现遗传算法的功能，遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应的人工智能技术，它模拟达尔文的自然进化论与孟德尔的遗传变异理论，具有并行性等特点，简单通用。
上传时间： 2016-06-04
上传用户：gououo
matlab中遗传算法的通用函数，如：选择、交叉、变异等常用算子的遗传算法程序
上传时间： 2016-06-10
上传用户：缥缈
这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用 Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。
上传时间： 2013-12-05
上传用户：lili123
用GA求函数的极小值群体大小为15，交叉概率为0.8, 变异概率取0.01
标签： 函数
上传时间： 2016-06-26
上传用户：rocketrevenge
改进GA解决TSP问题，引入精英保留策略和其它两种变异算子（邻位变异、倒位变异）来增加种群多样性。
上传时间： 2016-07-01
上传用户：黑漆漆
* 这里是遗传算法的核心框架遗传算法的步骤： * 遗传算法核心部分的算法描述 * 算法步骤： * 1、初始化 * 1.1、生成初始种群编码 * 1.2、计算每个个体的适配值。 * 1.3、记录当前最优适配值和最优个体 * 2、选择和遗传， * 2.0、若当前最优适配值多次小于已有的最优适配值（或相差不大）很多次，或者进化的次数超过设定的限制，转4。 * 2.1、按照与每个个体的适配值成正比的概率选择个体并复制，复制之后个体的数目和原始种群数目一样。 * 2.2、（最好先打乱复制后种群的个体次序）对复制后个体进行两两配对交叉，生成相同数目的的下一代种群。 * 2.3、对下一代种群按照一定的概率进行变异 * 2.4、计算每个个体的适配值。 * 2.5、记录当前最优适配值和最优个体 * 2.6、转2 * 3、返回当前最优适配值以及其对应的编码，结束。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：plsee
《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》 作 者：雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社：西安电子科技大学出版社 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：fnhhs
