Advertisement

遗传算法的C++代码文件(rar格式)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
包含遗传算法的C++源代码，并附上运行时的结果文件，该文件已使用Origin软件进行处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++遗传算法代码.rar
    优质
    本资源包含了使用C++编写的遗传算法源代码。适用于初学者学习或研究项目中快速实现遗传算法的应用。包含基本框架及示例，便于理解和修改。 包含遗传算法的C++代码及运行结果与origin处理文件。
     
  • 遗传算法C++代码_遗传算法代码C++
    优质
    本资源提供了一套用C++编写的遗传算法代码，适用于解决优化问题。代码结构清晰，易于扩展和修改，适合初学者学习与进阶者研究使用。 使用C++实现遗传算法涉及几个关键步骤：首先定义问题的表示方法；然后设计适应度函数来评估解的质量；接着初始化种群，并通过选择、交叉和变异操作生成新一代个体；最后，根据停止条件（如达到最大迭代次数或满足特定目标）终止算法。在具体编码时需要考虑C++语言的特点，例如利用模板实现通用性和灵活性等。
     
  • C++遗传算法代码
    优质
    这段C++代码实现了一种遗传算法，适用于解决优化和搜索问题。通过模拟自然选择机制，该程序能够高效地寻找复杂问题中的最优解或近似最优解。 遗传算法的C++代码提供了三个实例。这些示例通常都能正常运行。如果有任何问题，请随时指出。
     
  • TSP问题的遗传算法Matlab实现代码RAR文件
    优质
    本RAR文件包含针对旅行商(TSP)问题的遗传算法(GA)解决方案的MATLAB实现代码。内含详细注释与示例数据，便于理解和应用优化路径规划方案。 《旅行商问题与遗传算法在MATLAB中的实现》 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是运筹学领域的一个经典组合优化难题，其目标是在访问每个城市一次后返回起点的路径中找到最短的一条。由于TSP属于NP完全问题，在多项式时间内无法确定最优解，因此常用启发式算法或近似算法来求解。遗传算法作为其中一种方法被广泛应用。 遗传算法基于生物进化理论，模拟自然选择和基因传递机制以搜索解决方案空间。其主要步骤包括初始种群的创建、个体的选择、交叉繁殖以及变异操作等环节。在解决TSP问题时，每个个体代表一个可能的城市访问顺序或距离矩阵表示形式，并通过适应度函数评估路径质量，进而优化整个群体直至接近最优解。 使用MATLAB实现遗传算法求解TSP需要设计适当的编码方式和构建合理的适应度评价体系。常见的编码策略包括二进制序列和实数向量两种方法；前者将城市顺序转换成一系列0/1位串，后者则直接用数值表示各城市间距离值。接下来需设定种群规模、迭代轮次及遗传操作概率等参数，并编写核心算法代码实现选择机制（如轮盘赌）、交叉重组和变异策略。 MATLAB内置的矩阵运算功能以及相关工具箱支持可以极大简化上述过程，例如利用`randi`函数生成随机索引用于执行单点或多点交叉；借助`rand`命令确定是否进行位翻转等类型的变化操作。此外还可以通过引入精英保留、局部搜索优化及自适应调整参数等方式进一步提高算法性能和稳定性。 对于大规模TSP问题，则可考虑采用多岛遗传或分层进化策略，即在多个子种群中并行执行算法以避免过早收敛到次优解区域。总体而言，在MATLAB环境下应用遗传算法为解决旅行商难题提供了一条有效途径。虽然这种方法不能保证找到全局最优路径，但通常能够产生接近最佳的结果，并且具有良好的通用性和灵活性。 通过不断优化设计和参数设置可以在保持解决方案质量的同时提升计算效率，从而满足实际应用场景的需求。
     
  • 模拟退火遗传算法资源-RAR格式
    优质
    本资源提供模拟退火与遗传算法相结合的优化方法相关材料，以RAR压缩包形式存储，适用于研究和学习。 模拟退火遗传算法结合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力，能够优化一个特定函数并跳出局部最优值以找到更优解。该方法通过引入模拟退火机制使算法具备反向搜索的能力，从而提高解决复杂问题时寻得全局最优解的概率。
     
  • GA-CNN遗传算法代码包.rar
    优质
    该资源包含了一个基于遗传算法优化卷积神经网络（CNN）参数的Python代码包。适用于机器学习和深度学习研究者。 遗传算法优化的卷积神经网络程序及相关论文提供了一种结合生物进化理论与深度学习技术的方法，通过模拟自然选择过程来改进神经网络模型的结构和性能参数。这种方法不仅能够提高传统CNN（Convolutional Neural Network）在图像识别任务中的准确率，还能减少训练过程中所需的计算资源。 遗传算法(GA)可以通过对卷积核大小、步长以及池化层等关键组件进行编码，并通过选择、交叉及变异操作来探索最优的网络架构。此外，在权值初始化和学习速率调整方面也能发挥重要作用，进一步增强模型的学习能力和泛化性能。 综上所述，该研究工作展示了遗传算法与卷积神经网络相结合的优势及其在解决复杂视觉任务中的潜力。
     
  • VRP问题中蚁群算法和遗传算法的源代码-遗传算法版.rar
    优质
    本资源提供了一个解决VRP（车辆路径规划）问题的遗传算法版本源代码。通过优化配送路线，减少运输成本，适用于物流、配送等行业研究与应用。 在论坛上发现关于VRP（车辆路径问题）的资料较少。现整理了前人留下的相关资源，特别是有关蚁群算法与遗传算法解决VRP问题的源代码，希望能对大家有所帮助。其中包含了一个名为“遗传算法.rar”的文件，内含利用遗传算法处理VRP问题的相关代码和资料。
     
  • 基础遗传算法的C/C++实现代码
    优质
    本项目提供了一个用C/C++编写的经典遗传算法的基础实现。适用于初学者学习和理解遗传算法原理，并可应用于解决优化问题。 基本遗传算法C/C++代码示例用于求解二元函数的最优化问题，欢迎下载使用。
     
  • 基于遗传算法的VRP Matlab代码.rar
    优质
    本资源包含了一个使用Matlab编写的基于遗传算法解决车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的代码集合。适合研究人员和学生用于学习、测试及改进相关算法。 遗传算法可以用来解决车辆路径问题。
     
  • 遗传算法与改进型遗传算法代码.zip
    优质
    本资源包含多种遗传算法及其改进版本的源代码，适用于初学者学习和研究者参考。涵盖基本遗传操作及优化策略，助力解决复杂问题。 遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，在解决问题时表现出强大的全局搜索能力和多样性保持能力。本资源包含了一些基本实现以及改进策略的代码示例，非常适合初学者学习和理解。 遗传算法的核心概念包括编码、选择、交叉和变异四个主要步骤： 1. **编码**：首先将问题的解决方案表示为一个字符串形式，称为染色体或个体。这些字符串通常由二进制位组成，但也可以是其他任何形式，如整数或浮点数。例如，在优化问题中，每个个体可能代表一组参数值。 2. **初始种群**：算法从随机生成的一组解（种群）开始，每个解都是一个编码的个体。 3. **适应度函数**：为了评估个体的质量，需要定义一个适应度函数，它根据具体目标来计算个体的适应度值。较高的适应度表示该个体更接近最优解。 4. **选择**：通过某种策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）保留优秀的个体并淘汰较差的个体，确保优良基因传递给下一代。 5. **交叉**：将两个优秀个体的部分基因组合成新的后代，有助于探索解决方案空间的不同区域。 6. **变异**：在某些位置引入随机变化以避免算法过早陷入局部最优解，并增加种群多样性。 7. **迭代与终止条件**：遗传算法会重复上述步骤直至达到预定的终止条件，如代数到达一定数量或找到满足要求的解决方案为止。 改进策略通常包括： 1. **精英保留**：每次迭代至少保存部分最优秀的个体以防止优良解丢失。 2. **自适应调整参数**：动态调节交叉概率和变异概率来应对不同阶段的需求变化。 3. **局部搜索**：结合梯度下降等方法提高算法的精度。 4. **多父代交叉**：利用多个父代进行基因重组，产生更多样化的后代个体。 5. **复杂化变异策略**：如位翻转变异、区间变异等方式增强遗传操作的效果。 6. **混沌或分形注入**：采用混沌理论和分形方法增加随机性与复杂度以避免早熟现象。 通过这些基本算法及改进措施的学习，初学者可以掌握如何实现基础的遗传算法，并探索应用各种策略来优化性能。在实践中尝试不同的参数设置可以帮助理解其对整体效果的影响，从而深入领悟该算法的工作机制。