GA算法解决0 1背包问题（关键在于评估函数的选 择）
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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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查看全部236个资源 »改进GA解决TSP问题
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。...
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术. 遗传算法的基本原理 在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 )同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰(死亡),是根据 它们对环境的适应能力来...
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA优化的BP神经网络程序
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA优化的BP神经网络程序，用于单因素时间 序列的预测,采用了单步与多步相结合预测 说明： 采用GA(浮点编码)优化NN的初始权值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 优化权值...
GA求最大值f=ab-bc+ac+c并显示出a,b,c
GA求最大值f=ab-bc+ac+c并显示出a,b,c...
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