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GA（遗传算法）的Fortran源代码。

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简介：
我运用GA算法对一系列复杂的函数进行了全面计算，从而确定了其最优解。为了方便后续回顾和学习，我曾在之前的博客中分享了关键步骤以及一些重要的注意事项。现在，我将完整的代码上传至这里，供大家参考。

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  • Fortran编写的GA（遗传算法）源代码
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    这段简介是关于一个使用Fortran语言编写的遗传算法(GA)程序的源代码。该代码为研究和工程应用提供了高效解决优化问题的方法。 我使用遗传算法（GA）完整地计算了一些复杂的函数，并找到了它们的最优值。之前的博客记录了关键步骤和一些心得，以备将来回顾。这次上传了完整的代码。
     
  • 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。
     
  • Fortran中的遗传算法
    优质
    本文探讨了在Fortran编程语言环境中实现和应用遗传算法的方法和技术。通过案例分析展示了遗传算法解决复杂优化问题的有效性。 想看看关于遗传算法的Fortran程序代码，学习一下。
     
  • 初学者适用的遗传算法GA代码
    优质
    这段资料提供给初学者使用的遗传算法（GA）代码，旨在帮助他们理解并实践这种优化技术。通过简洁明了的示例，读者可以轻松上手编写和调试自己的遗传算法程序。 遗传算法GA代码非常适合初学者学习，其中包括最大世代数、变异率等重要参数。
     
  • MATLAB中的遗传算法(GA)
    优质
    本资源深入浅出地介绍了如何在MATLAB中运用遗传算法（GA）解决优化问题，涵盖基本概念、编码方法及应用实例。 遗传算法用于找出群体中最适应的个体及其适应值，并将新产生的种群作为当前种群。接着计算每个个体在群体中的适应度。
     
  • MATLAB中的GA（遗传算法）
    优质
    MATLAB中的遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索技术，广泛应用于复杂问题求解。通过编码、适应度评估、选择、交叉及变异等操作，该工具箱帮助用户高效地探索解决方案空间，找到最优或近似最优解。 在使用MATLAB中的遗传算法（GA）求解问题时，需要设定一些参数： - 最大迭代次数 `maxgen` 设为100。 - 种群规模 `sizepop` 设定为50。 - 交叉概率 `pcross` 设置为0.75。 - 变异概率 `pmutation` 定义为0.25。 - 基因个数 `n` 是5。 - 权限的个数 `p` 是10。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法实现及GA代码
    优质
    本项目基于MATLAB平台，详细介绍了遗传算法（GA）的核心概念与实现方法，并提供了可直接运行的遗传算法代码示例。 MATLAB实现遗传算法适合初学者学习使用，并且代码真实可用。
     
  • MATLAB环境下遗传算法GA的代码实现
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中遗传算法（GA）的具体实现方法。内容涵盖了编码、选择、交叉和变异等核心步骤，并提供了相应的代码示例，旨在帮助读者理解和应用这一强大的优化技术。 基于MATLAB的遗传算法（GA）代码实现包含在压缩包内。该文件夹中有m文件，运行main.m即可执行并生成相应的优化效果，并且会创建一个gif动态效果图以可视化最优值。目标函数可以根据需要自行更改。代码简单易懂，已经过测试确认可以正常使用，无需担心出现任何问题。
     
  • 遗传算法原理PPT（GA）
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    本PPT详细介绍了遗传算法（GA）的基本原理及其应用。从生物进化理论出发，讲解了选择、交叉和变异等核心概念，并探讨了如何利用GA解决优化问题。 遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索技术。它基于达尔文自然选择理论以及孟德尔基因传递机制，通过“适者生存”法则来实现问题求解中的参数优化或寻找最优解。 在该算法中，“染色体”代表可能的问题解决方案；每个个体（即一个潜在解答）由一组特定值组成，这些值被称为“基因”。整个群体的集合构成了搜索空间。遗传操作包括选择、交叉和变异等步骤：首先根据适应度函数评估各个个体的表现并据此进行复制概率分配；然后随机选取两个染色体作为父本执行交叉操作以生成新的后代；同时对部分子代实施突变来引入新基因组合。 通过迭代上述过程，算法能够逐步收敛至全局最优解或接近其的局部极值点。遗传算法广泛应用于各种领域如机器学习、工程设计等领域中的复杂问题求解任务中。
     
  • GA遗传算法教程PPT
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    本PPT为GA遗传算法教学资料，涵盖基础概念、核心原理及应用实例。适合初学者快速掌握遗传算法的设计与实现方法。 本段落将详细介绍并分析GA（遗传算法）的原理，并通过实例进行讲解。