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搜索关键字:遗传算法    ( 298个结果
.NET数据挖掘与机器学习开源框架
1. 数据挖掘与机器学习开源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域。这个框架由一系列的类库组成。主要包括有: AForg ...
分类:Web程序   时间:2018-08-14 16:19:06    阅读次数:812
遗传算法
最近写了一个亦(sang)可(xin)赛(bing)艇(kuang)的遗传算法。什么是遗传算法呢? 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 ...
分类:编程语言   时间:2018-07-28 19:34:50    阅读次数:188
算法-种类
(一)基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 (二)数据结构的算法 (三)数论与代数算法 (四)计算几何的算法:求凸包 (五)图论 算法: 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配 ...
分类:编程语言   时间:2018-07-17 22:14:32    阅读次数:198
JAVA多线程提高十一:同步工具Exchanger
Exchanger可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点。每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法,与伙伴线程进行匹配,并且在返回时接收其伙伴的对象。Exchanger 可能被视为 SynchronousQueue 的双向形式。Exchanger 可能在应用程序(比如遗传算法和 ...
分类:编程语言   时间:2018-07-16 11:16:54    阅读次数:168
Optaplanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)
在之前的文章中,老猿已介绍过APS及规划的相关内容,也对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍,接下来的文章中,我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作来的小程序,并在这个小程序的基础上对Optaplanner中更多的概念,功能,及使用方法进行讲解。但在 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-01 00:30:22    阅读次数:598
华为数据挖掘方法论及案例介绍
数据挖掘是BI领域的一个重要应用方向,BI指通过对行业的讣知、经验,结合数学理论、管理理论、市场营销理论,利用工具软件、数学、算法(如:神经网络、遗传算法、聚类、客户绅分等)对企业的数据、业务、市场迚行分析及预测,以图表、数据分析报告的形式支撑企业决策、市场营销、业务拓展、信息运营等工作。 如果你想 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-24 23:44:51    阅读次数:298
遗传算法简介
遗传算法(GA)是一种受进化论启发而发明的算法。 对于一个优化问题,遗传算法的思路是通过编码将解空间映射到编码空间, 在编码空间内进行“优胜劣汰”的自然选择, 迭代次数足够多时,群体将会收敛到适应度最大的点。 举例说明: 对于一个典型的优化问题,求闭区间【a, b】上f(x)最小值。 1.首先,将解 ...
分类:编程语言   时间:2018-06-01 00:13:30    阅读次数:245
遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一种随机优化算法,用于解决结构复杂的优化问题。遗传算法模仿自然界中生物的进化过程,即适者生存,不适者淘汰的过程。其过程如下: (1) 随机生成一些个体(Individual),构成一个种群(Population),对每一个解进行评估,获得它的 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-27 13:49:01    阅读次数:159
遗传算法在自动组卷中的应用
遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm)是一种模拟自然界的进化规律-优胜劣汰演化来的随机搜索算法,其在解决多种约束条件下的最优解这类问题上具有优秀的表现. 1. 基本概念 在遗传算法中有几个基本的概念:基因、个体、种群和进化.基因是个体的表现,不同个体的基因序列不同;个体是指单个的生 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-21 14:34:24    阅读次数:160
遗传算法求解最优值
1、遗传算法介绍 遗传算法,模拟进化论的自然选择和生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异,这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续迭代这样下去,就可以一直最优了。 2、解决的问题 遗传算法能 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-12 11:17:18    阅读次数:332
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