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GA（遗传算法）是一种基于自然选择和遗传机制的优化搜索方法，广泛应用于电子设计自动化、信号处理及控制系统等领域。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉与变异操作，GA能够高效解决复杂优化问题。对于电子工程师而言，掌握GA不仅有助于提升电路设计效率，还能在多目标优化、故障诊断等方面发挥重要作用。本页面汇集了236个精选GA资源，涵盖理论教程、应用案例及实战代码，助您快速入门并精通这一强大工具。

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遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样...

📅 👤 lhc9102
Algorithm Genetic GA 算法

遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样...

📅 👤 wendy15
Algorithm Genetic GA 算法

一种基于双变异算子的遗传算法本文针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法-双变异算子GA。该想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群，在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异，然后通过选择，交叉，再一次变异产生新种群，再利用自适应算法改变交叉和变异...

📅 👤 啊飒飒大师的
算法 SGA 变异

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