标准遗传算法优化支持向量机的参数，用matlab实现的，简单易学，适合初学matlab和GA算法的童鞋们。

基于并行遗传算法的TSP问题C++代码，本代码改编自《Parallel Genetic Algorithms: A Typical MPI Application》，添加了丰富的代码注释。

Myeclipse2014的破解版 文件名为：myeclipse-pro-2014-GA-offline-installer-windows.exe 大小：1.17GB 来源：淘宝 下载地址放在txt中

这是一次神经网络的作业 TSP问题 数据有100城市 200城市和500城市 程序中已经设置成最佳参数 Crossover rate 0.6 Mutate Rate 0.01 @ 500 代

遗传算法的工具箱function [Chrom, Lind, BaseV] = crtbp(Nind, Lind, Base) nargs = nargin ; % Check parameter consistency if nargs >= 1, [mN, nN] = size(Nind) ; end if nargs >= 2, [mL, nL] = size(Lind) ; end if nargs == 3, [mB, nB] = size(Base) ; end if nN == 2 if (nargs == 1) Lind = Nind(2) ; Nind = Nind(1) ; BaseV = crtbase(Lind) ; elseif (nargs == 2 & nL == 1) BaseV = crtbase(Nind(2),Lind) ; Lind = Nind(2) ; Nind = Nind(1) ; elseif (nargs == 2 & nL > 1) if Lind ~= length(Lind), error('Lind and Base disagree'); end BaseV = Lind ; Lind = Nind(2) ; Nind = Nind(1) ; end

MATLAB实现遗传算法，适合初学者学习使用，代码真实可用

遗传算法 神经网络 优化 GA工具箱 很好用

GA∕T 1389-2017 信息安全技术 网络安全等级保护定级指南.pdf GB∕T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求.pdf GB∕T 25070-2019 信息安全技术 网络安全等级保护安全设计技术要求.pdf GB∕T 28448-2019 信息安全技术 网络安全等级保护测评要求.pdf

这是一段基于遗传算法用C语言编写的对人工生命进行模拟的代码，仅供学习使用，

ga-rbf初学者可以通过此文章了解大致过程