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一个简化的遗传算法示例,以MATLAB源代码呈现。

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简介:
这是一个精心设计的遗传算法实例,其代码注释十分详尽,非常适合初学者们进行学习和实践。该代码已经通过严格的测试流程,确保其稳定性和可靠性,因此您可以安心地进行下载。

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客服
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  • 单实——MATLAB
    优质
    本文章提供了一个使用MATLAB编写的遗传算法简易案例。通过具体源码讲解,帮助读者理解遗传算法的基本原理和实现方式,适合初学者学习与实践。 这里提供了一个简单的遗传算法示例代码,包含详尽的注释内容,非常适合初学者学习使用。该代码已经过测试验证,请放心下载。
  • ——附带MATLAB
    优质
    本文章提供了一个易于理解的遗传算法实例,并包含详细的MATLAB源代码。通过简单的步骤和注释帮助读者快速掌握其核心概念与应用方法。 这是一个简单的遗传算法示例及其MATLAB源程序。代码包含详尽的注释,非常适合初学者学习使用。该代码已经过测试,您可以放心下载并使用遗传算法 MATLAB 程序。
  • MATLAB程序(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。
  • MATLAB30分析
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    本书汇集了在MATLAB环境下实现的30个遗传算法经典案例,深入浅出地介绍了遗传算法的设计原理及其应用实践。适合于对优化问题感兴趣的科研人员和学生参考学习。 遗传算法30个案例分析及MATLAB源代码分享。
  • (可执行)C语言版
    优质
    这段C语言代码提供了简化版本的遗传算法实现示例。文档中包含详尽注释和执行所需的所有源代码,适合学习与实践。 很多人可能对遗传算法的基本原理不太了解,或者虽然理解了基本原理但不知道如何应用。为了帮助初学者学习,我编写了一个基于合并石子问题的遗传算法示例程序,并且简化了一些扩展功能,只保留核心算法部分。该代码使用C语言编写,并配有详细的注释说明。 尽管在处理小规模数据时,遗传算法相对于遍历和动态规划方法没有明显的优势,但在大规模数据处理中则表现出显著的速度优势。假设问题的规模为n,在运行次数方面(而非时间复杂度),遍历算法可能需要O(n^n)或 O(n!)次操作;而动态规划至少也需要O(n^3)的操作量。相比之下,遗传算法大约只需要几百乘以 n 的平方次操作。 在大数据场景中,数据通常是以亿为单位计数的,在这种情况下,遗传算法的优势尤为明显。
  • Matlab - 包含两 Genetic Algorithm 实
    优质
    本资源提供在MATLAB环境中实现简易遗传算法(GA)的代码及教程,包含两个具体应用示例,适合初学者学习和实践。 在MATLAB中最简单的遗传算法实现包含两个例子,这两个例子的主要区别在于CalFitness.m和PlotModel.m文件中的内容有所不同,其余部分通用。 第一个例子的目标是求解函数z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值,在这个例子里,CalFitness.m和PlotModel.m中都包含了相关的注释以解释实现细节。 第二个例子则涉及一系列给定的点。具体来说,这些点的数据如下: | 序号 | x | y | |------|----|----| | 1 | 1.4|3.6 | | 2 | 2.7|0.1 | | 3 | 1.5|6.9 | | 4 | 4.6|3.6 | | 5 | 5.2|1.2 | | 6 | 5.6|2.7 | | 7 | 8.2|3.5 | | 8 | 3.8|2.1 | | 9 | 4.6|2.9 | | 10 | 8.7|3.3 | 该例子的目标是利用欧式距离公式求解一系列点中的某个点,使得这个点到其余所有点的距离之和最小。直接运行代码即可得到这个问题的解决方案。 这两个实例展示了遗传算法在不同场景下的应用方式,并且通过对比CalFitness.m和PlotModel.m文件的不同实现方法来体现这一灵活性。
  • MATLAB组合优
    优质
    本示例展示如何使用MATLAB实现遗传算法进行组合优化问题求解,涵盖编码、选择、交叉和变异等关键步骤。 利用遗传算法对建模自变量进行降维计算的MATLAB程序,欢迎下载参考。
  • MATLAB
    优质
    本文章提供了一个详细的指南和示例代码,用于在MATLAB环境中实施遗传算法。文中详细解释了遗传算法的工作原理及其参数设置,并通过实例展示了如何使用MATLAB进行编码、选择、交叉及变异等操作来解决优化问题。适合编程初学者以及希望了解或改进其遗传算法实现的读者参考学习。 一个使用MATLAB编写的遗传算法的应用实例。
  • MATLAB
    优质
    本文章提供了一个详细的指南及源代码示例,旨在帮助读者在MATLAB环境中理解和实施遗传算法。通过本文的学习,你可以掌握遗传算法的基本概念、操作以及实际应用技巧,并能够编写和调试简单的遗传算法程序来解决优化问题。 在MATLAB中实现遗传算法的源代码可以自行定义各种参数,例如优化函数和进化代数等。
  • 路径优.rar
    优质
    本资源提供了一个基于遗传算法解决路径优化问题的示例代码。通过模拟自然选择和基因进化过程,该程序能够高效地寻找最优或近似最优解,适用于物流规划、网络路由等领域。 提供一个带有注释的MATLAB遗传算法路径优化代码实例供学习使用。大家可以依据自己的需求进行参考和学习。