遗传算法中的代沟

遗传算法中的精英策略是什么意思啊?就是精英保存策略,每一代个体中较好的一部分个体,不参与交叉和变异,直接保存到下一代.

遗传算法里的“代沟”（gap）是什么意思?要求讲的简单易懂.select('sus',Chrom,FitnV,GAP);%选择的时候：chrom：种群编码；FitnV：适应度；GAP：代沟。我就是想问这个代沟是什么意思代沟是用于控制每代中种

遗传算法中的适度函数遗传算法中怎么确定二进制中的适度函数,先用函数num2str将二进制串转化为字符型,再用函数bin2dec将二进制字符串转化为十进制数据

遗传算法我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.

遗传算法中的遗传算子的作用,其是如何影响寻优的?我毕设做的是遗传算法.当时没专心研究这个问题.只能说说感觉.遗传算子不易过大或过小.过大的算子很可能导致结果过早的趋于一个局部的最优点,而过小的算子可能会加大算法迭代的次数.个人将其理解成自然

遗传算法中的交叉算子具体怎么实现~跪求文字描述以及算法描述~.交叉算子分好几种,有单点交叉、两点交叉、多点交叉、融合交叉、均匀交叉等,最简单的是单点交叉,假设个体的长度为N,那么就随机产生一个（1,N）范围内的整数r,然后将要交叉的两个母代

遗传算法中的锦标赛选择算法的思想是什么?锦标赛选择算法的具体思想是什么?希望能举例说明下!我理解的是,在50个人中,随机选择两组人,每组10个人,对于每组的10个人按适应度进行排列,选择两组中适应度最好的两个个体作为母代进行两两交叉；然后再

遗传算法的应用http://baike.baidu.com/view/45853.htm

遗传算法是什么?就是模拟自然界遗传进化的一种智能算法,百度一下会比较清楚

什么是遗传算法?遗传算法（GeneticAlgorithm）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,它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年

遗传算法的作用?与传统的优化相比,在求取符合运行要求的全局最优解时,遗传算法作为一种搜索的方法,已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法,很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优化控制问题.

遗传算法是什么?遗传算法（GeneticAlgorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存,优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法.遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)是由美国Michigan大学的JohnHol

什么是遗传算法?遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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,它是有美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,

遗传算法实数编码直接用实数编码或者看这个例子zhidao.baidu/question/43266691.html注意“voidbianma(doublebianliang,unsigned*p);//编码”这个函数我的邮箱hu_hu605

遗传算法的发展过程?这个到百度百科看一下就知道了

遗传算法为什么编码为了将目标问题离散化,方便计算机处理

遗传算法的发展过程?遗传算法的发展过程?子群算法介绍（摘自

遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时为什么要让rand(1)产...遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时为什么要让rand(1)产生的随机数大于概率才能进行交叉变异操作?遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时,应该是rand(1)产生的随机数

请问,遗传算法中的交叉编译概率在编写子函数时为啥要在rand(1)小于概...请问,遗传算法中的交叉编译概率在编写子函数时为啥要在rand(1)小于概率时才能进行遗传变异操作?因为在遗传算法中进行交叉算子操作时是以一交叉率Pc进行的.所以在

如何用遗传算法工具箱中的函数画出适应度函数曲线x可以作为遗传算法的决策变量x.^2-64可以作为遗传算法的适应度函数如果使用工具箱,可以把bound设置的稍微大一些,具体问题具体设置就行针对这个题,并没有