EvoFuzzy 这是用于调整模糊推理系统的的非常简单的Python实现。 要求 已知依赖项： Python（3.5.5） 脾气暴躁（1.14.2） Matplotlib（2.2.2） 要安装依赖项，请cd到存储库的目录并运行pip install -r requirements.txt 代码结构 anfis.py ：包含python ANFIS实现。 diffevo.py ：包含差异进化算法的python实现（基于）。 fobj.py ：包含几个目标函数。 mackey.py ：包含一个示例，该示例使用差异演化来调整ANFIS以预测Mackey Glass系列。 本示例在序列的1500个点上训练系统，并绘制实际序列与预测序列的关系图。 要运行示例，请cd到存储库的目录并运行python mackey.py 去做： 实现除高斯人以外的成员资格功能。 实施其他进化算法来

Simple-Genetic-Algorithm 基本遗传算法（SGA）的MATLAB实现 Reference:

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：遗传算法工具箱_GAOT_Genetic Algorithms_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

该软件包含两个示例 gatest.m 和 gatest.1。通过运行默认文件夹中的程序。 可以确定分配的最小燃料成本和传输损失。 % 示例系统摘自 Haadi Sadaat 教授的《电力系统分析》一书示例 7.8 % 数据矩阵应该有 5 列燃料成本系数和工厂限制。 % 1.a ($/MW^2) 2.b $/MW 3.c ($) 4.下限(MW) 5.上限(MW) %no of rows 表示植物的数量（n） % x=[0 0] 全局数据 B B0 B00 Pd 数据=[0.008 7 200 10 85 0.009 6.3 180 10 80 0.007 6.8 140 10 70]； % 损失系数它应该是大小为 nXn 的方阵，其中 n 是% 植物B=.01*[.0218 .0093 .0028;.0093 .0228 .0017;.0028 .0017 .0179]; B0 = [

Introduction To Genetic Algorithms 遗传算法导论 Springer,2008

Genetic Algorithm Optimization Toolbox matlab遗传算法优化工具包

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的

辍学学生的预测 该项目的目标是确定有辍学风险的学生 介绍 从一组包含有关1000名学生的前两个学期的信息的文件中，必须将它们集成到一个文件中以进行后续分析，最后的文件必须分为三组： 100名学生进行测试 200名学生评估模型 700名学生训练模型。 学生没有被标记，因此需要对数据进行描述性分析，一旦标记了学生，就必须使用kmeans才能基于聚类分析来标记数据。 必须使用人工神经网络来训练模型，以预测哪些学生会辍学。 建立模型后，必须使用100名学生的测试数据集来了解其中哪些人会辍学，因此它将使用一种遗传算法来优化大学的资源，以便为学生提供机会，从而避免辍学。 方法 发展 变量选择和特征工程 性别：男性或女性（0或1） admision.letras ：十进制数字，代表学生在高中入学考试中的成绩。 admision.numeros ：小数，表示学生在高中入学考试中的成绩。 prom

Poppr版本2 什么是poppr ？ Poppr是一个R软件包，用于分析具有性和克隆繁殖混合模式的人群。 它围绕genind和genlight对象的框架构建，并提供以下实现： 在层次结构的多个级别中的任何一个级别上对人口进行克隆检查 方便的多基因座基因型计数和具有多个层次结构的种群子集 定义多基因座基因型 基因型多样性，均匀性，丰富性和稀疏性指标的计算 引导距离支持遗传距离的树状图的绘制 遗传距离的最小跨度网络图 关联指数的计算（ ） 或者 （ ） 已安装R（≥2.15.1）的任何服务器上的批处理 微卫星（SSR）标记的Bruvo距离的计算（以C表示为速度） 从导入数据并导出到 2.0版的新功能： 基因组SNP数据处理 自定义多基因座基因型定义 通过遗传距离折叠多基因座谱系 计算网状最小跨度网络 计算跨snps的滑动窗口中的关联索引 MLG多样性统计的自举 和更多！ 有关完整