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找到约 40,707 项符合 SGA-C 的查询结果

人工智能/神经网络 Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input

Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input,
https://www.eeworm.com/dl/650/145533.html
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人工智能/神经网络 基于基本遗传算法的函数最优化SGA.C A Function Optimizer using Simple Genetic Algorithm developed from the Pascal

基于基本遗传算法的函数最优化SGA.C A Function Optimizer using Simple Genetic Algorithm developed from the Pascal SGA code presented by David E.Goldberg
https://www.eeworm.com/dl/650/158330.html
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数值算法/人工智能 基于基本遗传算法的函数最优化 SGA.C A Function Optimizer using Simple Genetic Algorithm developed from the Pasca

基于基本遗传算法的函数最优化 SGA.C A Function Optimizer using Simple Genetic Algorithm developed from the Pascal SGA code presented by David E.Goldberg
https://www.eeworm.com/dl/518/291982.html
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人工智能/神经网络 SGA-C使用机器级的bit串以提高效率

SGA-C使用机器级的bit串以提高效率,每条染色体都在运行时动态分配内存。本程序运行起来并不优雅,但作为遗传算法的入门之作绰绰有余
https://www.eeworm.com/dl/650/356044.html
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人工智能/神经网络 (其中已经包含5个源码)所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序

(其中已经包含5个源码)所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序, 输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt ,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input,输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/103820.html
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人工智能/神经网络 王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘

王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘,内容有: \GA 本书中所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序,输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input,输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/189063.html
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人工智能/神经网络 王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘

王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘,内容有: \GA 本书中所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序,输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input,输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/349916.html
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人工智能/神经网络 有用的SGA的Matlab源代码

有用的SGA的Matlab源代码,求函数的最大值,根据SGA的C代码改变,很容易懂,对SGA 学习很有帮助
https://www.eeworm.com/dl/650/185231.html
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人工智能/神经网络 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

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率及最优 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/463579.html
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C语言 Borland C++3.1 bc31full

Borland C++3.1 bc31full
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