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利用遗传算法优化人工神经网络权值论文. 遗传算法（Genetic Algorithm－ga）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。

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提出了一种通过遗传算法(ga)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表

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ga算法解tsp问题.动态TSP就是城市坐标在随着时间变化,我们的目标则要在最短的时间窗内寻找出最优的城市遍历路径,这是个双最优问题. 这是我对动态TSP算法的理解,使用改进的反序-杂交算法

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非数值并行算法(遗传算法),是一本科学出版社的关于ga的经典书籍.

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难得的好书,有ga ANN,fuzzy 等详细的分析过程和源代码.吐血推荐.

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程润伟ga报告,《遗传算法与工程设计》作者之一程润伟的一份ga报告

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standard ga algorithm for mablab

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基于ga工具箱对坦克进行动态控制仿真

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用ga求函数的极小值群体大小为15

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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

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