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一本遗传算法很实用的书《遗传算法原理及应用》
第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z.1 基乍遗传算法描述 2.2 基本遗传算法的实现 2.3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3. 8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-11
文件大小:2mb
提供者:
L_squirrel
遗传算法在通用试题库自动组卷中的应用
介绍目前流行的组卷算法:遗传算法 对组卷问题进行分析,建立了通用组卷模型,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数 优化问题,并针对组卷问题设计了交叉、变异算子和进化模式。结果表明,改进后的遗传算法性能好、效率高、通 用性高,符合自然界物种微进化的思想,具有较好的实用性能。
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-07
文件大小:152kb
提供者:
xlsqdyx2009
计算基因组分析Computational Genome Analysis
生物信息学教程,覆盖序列拼接,遗传统计,microarray分析,进化树,比较基因组学,等等
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-01-21
文件大小:6mb
提供者:
plmoknhlg
遗传算法原理及应用.rar
第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z.1 基乍遗传算法描述 2.2 基本遗传算法的实现 2.3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3.8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子 4
所属分类:
其它
发布日期:2010-07-30
文件大小:4mb
提供者:
ainiaa
一种基于基因库和多重搜索策略求解TSP 的遗传算法3 )
TSP 是组合优化问题的典型代表,该文在分析了遗传算法的特点后,提出了一种新的遗传算法( GB—MGA) , 该算法将基因库和多重搜索策略结合起来,利用基因库指导单亲遗传演化的进化方向,在多重搜索策略的基础上利用 改进的交叉算子又增强了遗传算法的全局搜索能力。通过对国际TSP 库中多个实例的测试,结果表明:算法( GB — MGA) 加快了遗传算法的收敛速度,也加强了算法的寻优能力。
所属分类:
其它
发布日期:2010-08-12
文件大小:340kb
提供者:
robinautomation
一种求解MSA问题的自适应遗传算法
:多序列比对(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位,MSA问题是一个典型的NP问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种有效 方法。文章针对MSA问题,提出了一种新型自适应遗传算法,根据群体的多样性自适应调节变异概率,有效消除了算法中的欺骗性条件,使 用突变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测 试表明,该算法是有效的。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-08-30
文件大小:174kb
提供者:
zzclass
基于改进遗传算法的可重构计算任务划分
:为实现可重构计算中的软硬件任务自动划分,引入了遗传算法来搜寻最优解。首先,为解决标准遗传算法可 能出现种群早熟和种群进化后期收敛速度慢的问题,使用了小生境技术来保护种群中基因的多样性。其次,设计了 能够随适应度自动改变的自适应遗传算子(杂交算子和变异算子)。最后对算法进行了50次随机实验,并对结果进 行了分析。实验表明,改进后的遗传算法搜寻到全局最优任务划分的概率和搜寻到最优任务划分时的进化代数都要 优于标准遗传算法。
所属分类:
其它
发布日期:2011-11-28
文件大小:65kb
提供者:
hc315
遗传算法的编码机制研究
对遗传算法中的编码机制进行了研究,分析了二进制与十进制编码在搜索能力和保 持种群稳定性上的区别.得出的结论是在种群数目相同的情况下,二进制编码的搜索能力比十进制编码强;但二进制编码对变异操作不能保证种群的稳定性.仿真结果证实了该结论.
所属分类:
C++
发布日期:2012-10-07
文件大小:101kb
提供者:
uomhkor
遗传算法综述研究
遗传算法是模拟生物进化过程的一类随机性全局优化算法,广泛应用于化工过程的建模与优化中。然而遗传算法的局部搜索能力较弱、易早熟收敛,而且常用的二进制编码方法不能表达丰富的遗传信息,因此在其计算模型中没有反映出遗传信息对生物体的调控作用,尤其是起关键作用的DNA编码机制的调控作用。近年来,随着DNA计算的发展,人们发现基于DNA的智能系统能反映生物体的遗传信息,有利于发展功能更强大、能解决更复杂问题的智能方法。受DNA生物特性的启发,本文对DNA遗传算法及应用进行了深入的研究,主要研究工作如下:(
所属分类:
电信
发布日期:2012-12-26
文件大小:11mb
提供者:
qinjie62206771
【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器
一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中
所属分类:
硬件开发
发布日期:2012-12-30
文件大小:2kb
提供者:
mmfile
遗传算法求解VRP问题
在分析了许多求解固定车辆路径问题的优化算法后,提出了一种新的求解固定车辆路径问题的遗传算法。该算法的核心在于构建一种新的染色体编码,并且将," Inver-Over"遗传操作算子与禁忌搜索算法结合起来,利用种群的信息引导种群的进化。
所属分类:
物流
发布日期:2014-03-07
文件大小:368kb
提供者:
u013951231
生物进化分析软件MEGA6.06
最新的经典生物进化分析软件,制作系统进化树,分析遗传距离必须软件!
所属分类:
医疗
发布日期:2015-04-10
文件大小:37mb
提供者:
qq_27307259
NCED和DHN基因的功能研究及遗传进化分析
NCED和DHN基因的功能研究及遗传进化分析
所属分类:
医疗
发布日期:2015-05-29
文件大小:3mb
提供者:
u010221267
MEGA7.0进化树分析工具
应用于多基因序列比对,计算遗传距离,进行似然法和临近法构建进化树。
所属分类:
医疗
发布日期:2017-10-10
文件大小:30mb
提供者:
hyx2017
短双歧杆菌系统进化与生物学特性分析
短双歧杆菌系统进化与生物学特性分析,刘蕊,杨波,本研究从中国不同地区的健康人体中分离出53株短双歧杆菌,经系统进化分析显示菌株的遗传多样性与地域和年龄等因素无相关性。体外�
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-23
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38546459
2015年H3N2亚型犬流感病毒HA和NA基因的分子遗传进化分析
2015年H3N2亚型犬流感病毒HA和NA基因的分子遗传进化分析,周晓伟,魏菡,本研究对两株分离自2015年H3N2亚型犬流感病毒(CIV,Canine Influenza Virus)的表面基因HA和NA进行了遗传进化分析。研究表明,这两株H3N2 CIV同
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-12
文件大小:379kb
提供者:
weixin_38689055
中国狼不同地理种群遗传多样性及系统进化分析
中国狼不同地理种群遗传多样性及系统进化分析,窦海龙,张洪海,为了解中国狼不同地理种群遗传多样性及系统发育情况,本文从中国境内狼的主要分布区青海、新疆、内蒙古和吉林4个地区采集样品,�
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-10
文件大小:649kb
提供者:
weixin_38699302
H9N2亚型*分离株的HA和NA分子遗传进化分析
H9N2亚型*分离株的HA和NA分子遗传进化分析,乌云高娃,皮尔海提.艾尼瓦尔,本研究对2011年分离的3株H9N2亚型*病毒(AIV)的表面基因(HA和NA)进行了遗传进化分析。研究发现,此3株H9N2流感病毒的HA和NA基因属于
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-03
文件大小:349kb
提供者:
weixin_38634037
2019 NEE 稗草重测序进化.pdf
关于生命科学的大数据文章,主要是基于重测序数据分析了稗草的群体遗传进化等情况
所属分类:
教育
发布日期:2019-10-20
文件大小:2mb
提供者:
weixin_41794612
求解非线性区间值规划的多目标免疫遗传算法
本文研究了一种人口少的多目标免疫遗传算法,以解决一般的无约束多目标区间值规划问题。 在这种优化方法中,基于区间算术规则和可能性模型来区分竞争个体。 建立了区间值环境中的拥挤度模型,以消除多余的个体; 当前的种群通过种群分类和免疫进化来促进不同的个体朝着特定的方向发展。而那些精英分子则通过遗传进化来加速探索所需的区域。 理论分析表明,该方法的计算复杂度主要取决于精英人口的数量。 比较实验表明,该方法可以在效果和效率之间进行合理的权衡。 它在整个比较方法中可以很好地执行,并具有解决多模态和硬多目标区
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:942kb
提供者:
weixin_38545923
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