通过在50张英文名片图像的实验来分别验证本文所提方法的正确性，说 明了基于半阈值的粘连字符方法具有高达95．32％的分割正确率，比投影法提高了 近十个百分点；与基于二值化的字符特征相比，基于半阈值化的字符特征具有一 定的鲁棒性；遗传优化的BP神经网络比一般的BP神经网络具有较快的收敛性和 较高的识别率；最后，本文在NokiaN95上实现了一个原型识别系统，系统的图片 拒识率只有6．25％，字符识别正确率达97．35％。

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遗传算法源代码matlab程序 EvoDAG 进化有向无环图（EvoDAG）是具有锦标赛选择的稳态遗传编程系统。 EvoDAG的主要特征是遗传操作是在根部进行的。 EvoDAG的灵感来自于等人提出的几何语义交叉。 以及由等人执行的实现。 在以下会议论文Mario Graff，Eric S. Tellez，SabinoMiranda-Jiménez，Hugo Jair Escalante中描述了EvoDAG。 2016 IEEE国际电力，电子和计算秋季会议（ROPEC）第1-6页。 可以从下载预印本。 快速开始 使用EvoDAG有两种选择，一种是作为库，另一种是使用命令行界面。 将EvoDAG用作库 让我们假设X包含输入， y包含类。 然后，为了训练30个EvoDAG的合奏并预测X可以使用以下指令： # Importing EvoDAG ensemble from EvoDAG . model import EvoDAGE # Importing iris dataset from sklearn from sklearn . datasets import load_iris # Re

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简单遗传编程 对于符号回归 此Python 3代码是用于符号回归的遗传编程的简单实现，并且已出于教育目的而开发。 依存关系 numpy和sklearn 。 文件test.py显示了用法示例。 安装 您可以使用python3 -m pip install --user simplegp通过python3 -m pip install --user simplegp ，也可以通过下载代码并运行python3 setup.py install --user在本地进行python3 setup.py install --user 。 参考 如果您使用此代码，请通过引用（或为此）代码所针对的我们的一部或多部作品来支持我们的研究： M. Virgolin，A。De Lorenzo，E。Medvet，F。Randone。 “学习可解释性的公式以学习可解释的公式”。 ，施普林格（2020）。 （ ）

网上传的好多代码都是删去几行的不能运行（鄙视），我改全以后发上来了（保证可用），希望对大家有用。

遗传算法解决物流城市配送问题中的路径规划问题

一个二进制的遗传算法的Matlab实现，简单好用

通常，非线性整数规划是一个具有指数复杂度的NP问题，如果约束较为复杂，Matlab优化工具箱和一些优化软件比如lingo等，常常无法应用，即使能应用也不能给出一个较为令人满意的解。这时就需要针对问题设计专门的优化算法。下面举一个遗传算法应用于非线性整数规划的编程实例，供大家参考！

基于遗传算法的多目标优化算法，使用了工具箱中的函数，对于如何使用工具箱有一定的帮助