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GA-视频接入安全--公安信息通信网边界接入平台安全规范

CVRP-GA 基于C++，使用遗传算法解决物流运输中的VRP问题 ##1．导言 当今社会，随着像阿里，京东这样的电商巨头的崛起，我国的物流行业也变得空前的繁荣。特别是诸如淘宝双十一的日子里，更是达到了全民网购这种盛况。而随之而来的则是物流的运输问题。物流公司为了获得更高的利益，目标是在完成物流任务的条件下，通过合理的运输路径安排，使得使用最少的货车，运输的总里程也最少，货车利用率更高。而这也就是经典的CVRP问题。由于该问题为NP-hard问题，使用传统的算法较难解决，所以这里我们使用启发式智能算法中的遗传算法，去解决这个问题。 ##2．实验过程 ####在使用遗传算法解决CVRP问题时，步骤如下： 输入要选择的数据文件，种群大小，遗传进化的代数。 读取数据文件，得到每个客户点的坐标、运载需求量，以及货车最大装载量。 按种群大小与客户数量，初始化种群。假设种群大小为100，有75个客户，

采用改进的遗传算法（IGA）和BP人工神经网络相结合的方法，研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性，并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较。结果表明，该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题，采用最优交叉和变异等遗传策略，有效地解决了收敛过程中的振荡问题，所得模型的训练精度和预测精度均优于单纯的BP人工神经网络QsAR模型。

VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP） 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g ++编译器；对于Liunx用户，请使用apt-get安装g ++。 对于Windows用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe 对于Linux用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out 行刑 对于Windows用户： run.exe 对于Linux用户： ./run.out 结果可视化： 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python2.7或Python3.6 程序可以将最佳路由策略输出到optimal_strategy.c

遗传算法优化BP神经网络的预测模型，代码已经调试好，附带汽油辛烷值数据，运行main103可直接使用

GA-B85-D3V-2.0 GA-B85-D3V-2.0-点位图 此点位图需要配合 图纸使用否则，业内认识不必多说你懂得

此提交包括遗传算法 (GA) 的主要组成部分，包括选择 + 交叉 + 突变 + 精英主义。 每个都有相应的功能，并且 GA 也已开发为一个功能。 当然，它是 GA 算法的离散（二进制）版本，因为所有基因都可以分配 0 或 1。 更多信息请访问 www.alimirjalili.com 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** ******************************************** 一门关于“优化问题和算法：如何理解、制定和解决优化问题”的课程： https://www.udemy.com/optimisa

修改class的工具类，解压后maven工程导入，可以使用jdk8。此版本之后的版本都是使用的jdk9。

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