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粒子群算法

于 2022-05-16 发布 文件大小:1.06 kB
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粒子群算法,gbest,和pbest,轻松实现,十分实用

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    本文从理论上推导出CRC 算法实现原理,给出三种分别适应不同计算机或微控 制器硬件环境的C 语言程序。读者更能根据本算法原理,用不同的语言编写出独特风格 更加实用的CRC 计算程序。-This paper theoretically deduced from the principles of CRC algorithm is given three separate computers or micro-controller to adapt to different hardware environment of the C language program. According to this algorithm the reader a better theory, in different languages a unique style of the CRC calculation program more practical.
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    用遗传算法实现TSP最短路寻优问题,遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择个体
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