Advertisement

非常实用的C#遗传算法源码及示例程序

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


简介:
本资源提供一套实用的C#语言实现的遗传算法源代码和演示程序。适合初学者学习以及开发者直接应用在项目中进行优化计算。 非常好用的遗传算法C#程序源码及例子,包含遗传算法程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C#
    优质
    本资源提供一套实用的C#语言实现的遗传算法源代码和演示程序。适合初学者学习以及开发者直接应用在项目中进行优化计算。 非常好用的遗传算法C#程序源码及例子,包含遗传算法程序。
  • 7种C#集合
    优质
    本集合提供了七种不同的C#遗传算法源代码示例,适用于初学者和中级开发者学习与实践。每个示例都涵盖了遗传算法的基本概念及其实现细节。 本压缩包内包含了一些常用的C#遗传算法源码实例集,包括保存超个体的基本遗传算法、仿生双倍体遗传算法、人工双倍体遗传算法以及保存历史最优解的几种不同类型的遗传算法等。此外,对随机数生成机制进行了优化,在内层循环中也能产生高质量的随机数。部分功能可以通过测试截图了解,详情不再赘述。
  • 7种C#
    优质
    本资源包含七种基于C#编写的常见遗传算法源代码示例,旨在帮助学习者和开发者深入了解遗传算法的设计与实现。 此压缩包包含了一些常用的C#遗传算法源码,包括保存超个体的基本遗传算法、仿生双倍体遗传算法、人工双倍体遗传算法以及保存历史最优解的几种变种方法。特别地,这些代码对随机数生成机制进行了优化,在内层循环中也能产生高质量的随机数。部分功能可以通过测试截图来了解,这里不再详述具体细节。
  • (附带
    优质
    本资料汇集了多个基于遗传算法的实际应用案例,并提供详细的源代码供读者参考和实践。适合研究与学习使用。 遗传算法的应用示例包括以下问题: 1. 求解函数f(x) = x + 10*sin(5x) + 7*cos(4x)在区间[0,9]内的最大值。 2. 寻找下面给出的函数的最大值: f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x),其中 x∈[0,10] 3. 假设有一个推销员需要访问n个城市,每个城市只能访问一次,并且最后必须返回出发的城市。如何通过遗传算法找到最短的旅行路线?在图论中,这个问题被称为“旅行商问题”。给定一个图g=(v,e),其中v表示顶点集(即各城市),e表示边集(代表两城之间的路径)。设d=(dij)为由i和j两个顶点之间距离构成的距离矩阵。因此,“旅行商问题”就是要找出通过所有节点且每个节点仅经过一次的最短闭合路径。 以上三个问题是遗传算法可以解决的一些典型应用案例,它们涵盖了优化函数的最大值以及寻找图论中的最优解等多种场景。
  • MATLAB(含MATLAB).zip
    优质
    该资源包含基于MATLAB编写的遗传算法完整程序源代码,适用于科研与工程应用中的优化问题求解。下载后可直接运行和二次开发。 该遗传算法的MATLAB源代码是个人项目的一部分,在导师指导下完成并通过评审获得98分的成绩。所有程序代码均经过本地编译并调试确保可以运行。此资源适合计算机相关专业的学生作为大作业使用,也适用于需要进行实战练习的学习者。项目的难度适中,并且内容已经过助教老师的审定以满足学习和使用的实际需求。 如果有必要的话,大家可以放心下载该遗传算法matlab源代码(名为matlab实现遗传算法程序源码.zip)用于学习或实践。
  • 优质
    本文章通过具体案例探讨了遗传算法在解决复杂优化问题中的应用,详细介绍了其工作原理及实施过程。 遗传算法是解决优化问题的有效工具,尤其适用于非线性问题的求解。
  • C++中几个
    优质
    本文章提供了几种在C++编程语言中实现遗传算法的方法和实例。这些示例展示了如何利用遗传算法解决优化问题,并包含了代码细节和应用场景。 最近在研究遗传算法,搜集了几个用C++实现的遗传算法的例子。
  • 包含XML文件7种C#集更新后上
    优质
    本资源包含了七种基于C#编写的遗传算法源代码示例,并使用了XML文件进行数据存储和配置。这些示例经过优化和更新,便于学习与实践遗传算法的应用开发。 本压缩包内收集了一些常用的7种C#遗传算法源码实例集,包括保存超个体的基本遗传算法、仿生双倍体遗传算法、人工双倍体遗传算法以及保存历史最优解的两种不同类型的遗传算法等。此外,对随机数生成机制进行了优化,在内层循环中也能产生高质量的随机数。部分功能可通过测试截图展示出来,这里不再详述具体内容。
  • 优质
    本文章详细介绍了遗传算法的基本原理及其在实际问题中的应用案例,涵盖了算法的设计、编码方法以及优化策略等内容。适合初学者入门及进一步研究参考。 遗传算法的实现及应用举例展示了这种算法为解决复杂系统优化问题提供了一种通用框架。
  • 三个MATLAB中
    优质
    本资源提供了三种不同的MATLAB代码实例,用于实现和应用遗传算法解决优化问题。每个示例都详细展示了遗传算法的关键组成部分及其在实际场景中的运用方法。适合初学者学习和研究者参考。 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟达尔文生物进化论中的自然选择与遗传学机制的计算模型,用于搜索问题的最佳解决方案。该方法最初于1975年由美国Michigan大学的J.Holland教授提出,并在他的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中详细阐述,自此GA逐渐为人所熟知。Holland提出的GA通常被称为简单遗传算法(SGA)。