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基于GA算法的轮盘赌选择程序

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简介:
本项目采用遗传算法(GA)中的轮盘赌选择机制编写程序,旨在优化问题求解过程,提高搜索效率和收敛速度。 轮盘赌的MATLAB程序可用于在遗传算法(GA)中实现基因的选择。

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  • GA
    优质
    本项目采用遗传算法(GA)中的轮盘赌选择机制编写程序,旨在优化问题求解过程,提高搜索效率和收敛速度。 轮盘赌的MATLAB程序可用于在遗传算法(GA)中实现基因的选择。
  • MATLAB遗传完整(含编码与
    优质
    本资源提供了一套完整的基于MATLAB环境下的遗传算法实现代码,包含染色体编码及轮盘赌选择策略。适合初学者学习和研究使用。 在这个程序里,目标函数是一个一元函数,并且变量进行了编码处理。子代选择采用的是轮盘赌法。此外,还探讨了多目标函数与多变量函数的情况以及覆盖法的应用。同时涵盖了已编码及未编码的变量情况。所有内容都经过了我的亲身体验和运行验证,代码中包含详细的注释说明以帮助理解每个步骤的功能和目的。
  • MATLAB遗传完整(含实数编码与
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB编写的全面遗传算法程序,涵盖实数编码及轮盘赌选择机制,适用于优化问题求解。 在这个程序里,目标函数是二元的,并且变量采用实数法而未经编码处理。子代选择过程中使用了轮盘赌算法。此外,该程序还支持多目标函数与多变量函数的应用场景以及覆盖法的选择机制。我已经详细运行并测试过所有相关资源,并添加了详尽注释以便于理解。
  • Matlab及其说明
    优质
    本简介提供了一个基于Matlab编写的轮盘赌算法程序,并附有详细的代码解释和操作指南,旨在帮助用户理解和应用该算法解决实际问题。 轮盘赌是遗传算法中的一个基础概念,对于初学者来说非常有用。
  • GA-FS:Matlab遗传特征
    优质
    GA-FS是一款利用Matlab开发的遗传算法工具,专门用于数据处理中的特征选择。它通过优化过程筛选出最具影响力的变量,有效提升机器学习模型的表现和效率。 用于特征选择的遗传算法运行步骤如下: 1. 运行 GA.m 文件。 2. 可以根据需要替换交叉、变异、分类器和数据集。 如遇问题,请联系 Sadegh Salesi (sadegh.salesi@my.ntu.ac.uk) 或 Georgina Cosma 博士 (georgina.cosma@ntu.ac.uk)。 参考文献:S. Salesi 和 G. Cosma,“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”,2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA),伦敦,第 6-12 页。doi: 10.1109/ICKEA.2017.8169893
  • GA-SA-SAGA特征.rar
    优质
    本资源为GA-SA-SAGA特征选择算法的相关研究资料与实现代码,适用于机器学习领域中优化特征集以提高模型性能的研究和应用。 遗传算法结合模拟退火算法以及两者混合的模拟退火遗传算法可以用于解决决策树特征选择问题。
  • Matlab实数编码遗传实例_运用了精英保留与机制_交叉操作使用中间重组方
    优质
    本研究采用MATLAB实现了一种实数编码遗传算法,并引入了精英保留策略和轮盘赌选择机制,同时应用了中间重组法进行交叉操作。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:实数编码遗传算法的Matlab例程 采用了精英保留策略选择和轮盘赌选择法 叉操作采用中间重组方式 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • MATLABGA遗传
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB开发的遗传算法(GA)程序代码。该工具旨在简化用户在优化问题上的应用,通过模拟自然选择和进化过程来寻找最优解或近似最优解。适合初学者学习与科研人员使用。 本程序是在MATLAB上运行的遗传算法(GA),通过初始种群、选择、复制、交叉和变异,在全局范围内进行随机搜索,最终优化出适合的最优参数。
  • GA多目标优化及GAMatlab
    优质
    本项目探讨了遗传算法(GA)在解决多目标优化问题中的应用,并提供了相应的MATLAB编程实现。通过该工具,用户可以高效地探索复杂问题的最佳解集。 多目标函数求解的难度显著增加,主要原因是出现了Pareto解集。我们需要在各个目标函数之间进行权衡,并选择合适的算法来进行求解。
  • C++实现:俄罗斯——与魔鬼枪中是否有子弹
    优质
    本项目用C++语言模拟经典电影桥段“俄罗斯轮盘赌”,玩家与程序(代表魔鬼)对赌枪膛内是否藏有虚拟子弹,通过代码展示概率、随机数及用户交互。 目前只更新了第一回合的内容,后续会继续完成的。在这里就公布源代码吧。啊啊啊啊啊啊啊啊(虽然原内容有大量重复字符表达强烈情绪,但为符合要求避免冗余在此简化)。