Mathematica 遺傳演算法的思路和部分程式
為了節省空間，染色體和基因用整數表示，運算的時候看成二進位制就是了，應該可以大大提高速度
隨機建立種群：
GANewGroup[n_:50,l_:16]:=Table[RandomInteger[2^l],n];基因解碼（這裡按照自己的編碼方式改成自己的）：
GADecode[x_]:=x*0.00003051757813;適應度（改成自己的）：
GAFitness[x_]:=(2-x)Exp[x];染色體交叉互換，n是位置：
GACross[x_,y_,n_]:={x-#1+#2,y-#2+#1}&@@Mod[{x,y},2^n];暫時這些 其他內容有時間再補充
使用舉例：
group=GANewGroup[100,16];(*生成染色體長度16，100個個體的種群*)
fitness=RankedMax[GAFitness/@group,Floor[0.8*[email protected]]];(*計算淘汰20%個體的適應度*)
group=DeleteCases[group,x_/;[email protected]<fitness];(*淘汰個體*)
(*繁殖新的個體*)
(*......*)相關推薦
Mathematica 遺傳演算法的思路和部分程式
為了節省空間，染色體和基因用整數表示，運算的時候看成二進位制就是了，應該可以大大提高速度 隨機建立種群： GANewGroup[n_:50,l_:16]:=Table[RandomInteger[2^l],n]; 基因解碼（這裡按照自己的編碼方式改成自己的）： GAD
《演算法》BEYOND 部分程式 part 1
▶ 書中第六章部分程式，加上自己補充的程式碼，包括高斯消元法求解線性方程組，高斯 - 約旦消元法求解線性方程組 ● 高斯消元法求解線性方程組，將原方程轉化為上三角矩陣，然後從最後一個方程開始求解 1 package package01; 2 3 import edu.princeton
多語言在企業級應用中的實現思路和部分程式碼
需要多語言的地方 標題 介面欄位資訊 提示資訊 下拉框資訊 選單資訊 查詢資訊 需要用到的表 詞條表 C_lang 元素對映表 C_ui_lable 語言包 C_use_lang 語言資訊 C_lang_temp 詞條表裡是存的是你的系統的原本語言和“多語言
通俗解釋matlab之遺傳演算法程式部分(二)
(1)程式怎麼開始 從哪裡開始程式比較好了？直接先主函式吧，然後再分著說： %-------------函式說明---------------- % 主函式 %---------------------------------------
《演算法》第四章部分程式 part 11
▶ 書中第四章部分程式，包括在加上自己補充的程式碼，二分圖的判定和染色 ● 二分圖 1 1 //+----------------------------------------------------------------------------- 2 // 第四章，二分圖 3 pa
《演算法》第四章部分程式 part 10
▶ 書中第四章部分程式，包括在加上自己補充的程式碼，包括無向圖連通分量，Kosaraju - Sharir 演算法、Tarjan 演算法、Gabow 演算法計算有向圖的強連通分量 ● 無向圖連通分量 1 package package01; 2 3 import edu.princet
《演算法》第四章部分程式 part 5
▶ 書中第四章部分程式，加上自己補充的程式碼，圖的深度優先遍歷 ● 無向圖的廣度優先遍歷，有向 / 無向圖程式碼僅若干方法名不同 1 package package01; 2 3 import edu.princeton.cs.algs4.In; 4 import edu.prin
《演算法》第四章部分程式 part 4
▶ 書中第四章部分程式，加上自己補充的程式碼，圖的深度優先遍歷 ● 無向圖的深度優先遍歷，有向 / 無向圖程式碼僅若干方法名不同，包括遞迴和非遞迴版本，去掉了頂點有效性的檢查 1 package package01; 2 3 import java.util.Iterator;
《演算法》第六章部分程式 part 1
▶ 書中第六章部分程式，包括在加上自己補充的程式碼，粒子碰撞系統及用到的粒子類 ● 粒子系統 1 package package01; 2 3 import java.awt.Color; 4 import edu.princeton.cs.algs4.StdIn; 5 imp
《演算法》第六章部分程式 part 2
▶ 書中第六章部分程式，包括在加上自己補充的程式碼，B-樹 ● B-樹 1 package package01; 2 3 import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; 4 5 public class class01<Key extends
幾種常用排序演算法的思路和複雜度對比
1、插入排序——直接插入排序、希爾排序 （1）直接插入排序思路：從第1號元素開始，每個元素依次與前面的元素做比較，小的排前面，這樣當比較到最後一 個元 素完即完成排序。 （2）希爾排序思路：
經典整合學習演算法和部分python實現
Boosting Boosting的大概思想是先從初始訓練集中訓練出一個基學習器，再根據這個基學習器對訓練集的判斷重新調整訓練集，讓當前分類器判斷錯誤的樣本在後續學習中受到更高的關注，如此不斷迭代，直到生成目標數目的基學習器，然後根據權重相加，獲得一個強學習器
【 MATLAB 】遺傳演算法程式
有段時間，一直用為知筆記記筆記，可是後來使用了csdn部落格後，就不太喜歡用為知筆記了，可惜了我的會員。筆記裡的一些東西，例如公式什麼的，都不能直接複製過來，很是遺憾。 準備棄用為知筆記了，把這個遺傳演算法的程式粘過來吧，即使對我可能沒什麼用了，但也可能有需要用的人。 程
fitype擬合多引數函式和遺傳演算法擬合多引數函式
多引數擬合函式最重要的是初始點。初始點的選擇可以靠直覺和經驗，也可以通過遺傳演算法從大範圍逐步的逼近。 基本語法如下： 這是函式：z=a*(x^b)*(y^c)的函式的擬合。x,y是自變數，z是應變數,a,b,c是擬合的引數。 fit的語法是：fit(自變數，應變數，f
粒子群演算法和遺傳演算法的比較
粒子群演算法（PSO）和遺傳演算法(GA)都是優化演算法，都力圖在自然特性的基礎上模擬個體種群的適應性，它們都採用一定的變換規則通過搜尋空間求解。 PSO和GA的相同點： (1)都屬於仿生演算法。PSO主要模擬鳥類覓食、人類認知等社會行
微信小程式支付功能，完成整個交易的思路和程式碼
開發工具：微信開發者工具，Intellij idea 2018 框架：spring boot 交易流程圖： 下面直接上程式碼： 1.在wxml新增一個支付按鈕，點選監聽payMethod方法 <view><button bindtap='pa
(C/C++學習)19.單目標遺傳演算法的C程式實現
說明：在學習生活中，經常會遇到各種各樣的最優問題，其中最常見的就是求某個多維（多個自變數）函式在各個自變數各取何值時的最大值或最小值；例如求函式 f(x) = (x-5)2+(y-6)2+(z-7)2 的最小值，當然，這個函式很簡單，很容易看出來，該函式的最小值為0，分別在三個自變數取5，6，7時取得最小值。
C++版遺傳演算法求解TSP Java版GA_TSP（我的第一個Java程式）
嗯哼，時隔半年，再次有時間整理關於組合優化問題——旅行商問題（Traveling Salesman Problem, TSP），這次採用的是經典遺傳演算法（Genetic Algorithm， GA）進行求解，利用C++語言進行程式設計實現。關於TSP問題以及GA的簡單介紹，可參見我的另一篇文章：Java
實現基於微信小程式的人臉識別思路和步驟
人臉識別就是：指利用分析比較人臉視覺特徵資訊進行身份鑑別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，可以將人臉明暗偵測，自動調整動態曝光補償，人臉追蹤偵測，自動調整影像放大；它屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。原文：htt
[px3][Android7.1]除錯筆記RK LCD顯示驅動分析（fb和screen 部分程式）
平臺 核心版本 安卓版本 px3 Linux3.0 Android7.1 檢視裝置： ls /sys/devices/platform