针对单件车间调度问题，设计一种基于整数编码的单亲遗传算法。该算法既具有单亲遗传算法运算量小、不存在“早熟收敛”现象等优点，在编码中又体现了单件车间调度的“保序性”等工艺约束条件，增强了调度算法的整体性
上传时间： 2013-04-24
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基于遗传算法的组合逻辑电路的自动设计，依据给出的真值表，利用遗传算法自动生成符合要求的组合逻辑电路。由于遗传算法本身固有的并行性，采用软件实现的方法在速度上往往受到本质是串行计算的计算机制约，因此采用硬件化设计具有重要的意义。为了证明基于FPGA的遗传算法的高效性，设计了遗传算法的各个模块，实现了基于FPGA的遗传算法。
上传时间： 2014-01-08
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遗传算法应用于电网规划的难点与改进
上传时间： 2014-12-24
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根据位置指纹室内定位算法的理念，提出了一种旨在减小计算量的定位方法，并将此方法应用于KNN算法中。以KNN算法为例，理论上分析了其计算量优化的情况，并在此优化算法的基础上，通过仿真比较了K的取值、AP节点的位置及数量对定位精度的影响。结果表明该算法不但能够保证位置指纹室内定位的精度，而且还能有效的减小定位过程中的计算量。该方法同样可以推广到其他位置指纹定位算法中，能在理论上解决位置指纹定位算法的计算量问题。
上传时间： 2013-10-20
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针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将每个簇中的节点均匀分布，每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据，从而形成传输数据的最短路径；并根据集中式TDMA（时分多址）调度模型，运用基于微粒群的Pareto优化方法，使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优。仿真结果表明，上述算法不但可以最大化网络的生存时间，还可以有效的降低数据融合时间，减少网络延时。
上传时间： 2014-12-29
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粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛。文中把粒子群算法用于阵列天线的波束赋形,结果表明粒子群算法在对天线形状进行设计方面有很好的发展前景。
上传时间： 2013-11-14
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一遗传算法的例子源程序
上传时间： 2014-01-12
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遗传算法的人工生命模拟源程序
上传时间： 2014-01-08
上传用户：zhangyigenius
自己编写的扫雷游戏的源代码，希望多提宝贵意见
上传时间： 2013-12-26
上传用户：GavinNeko
利用遗传算法求某函数的最大值matlab
上传时间： 2015-01-09
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