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遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 本资源包含遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码

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基于MHCⅡ类B基因的凹耳臭蛙遗传多样性 ，张继辉，疏以林，本文利用II类MHC基因单基因座位Odto-A作为分子标记，对皖南山区6个种群145个个体进行检测，探讨皖南凹耳臭蛙种群间基于MHC基因的遗传变

中国美利奴（新疆军垦型）羊MHC-DQB基因遗传多态性分析，贾斌，彭林泽，采用PCR-RFLP方法，对211只中国美利奴（新疆军垦型）羊的MHC-DQB基因外显子2的遗传多态性进行检测，结果表明，中国美利奴（新疆军垦型�

- 基于GA的车间设施布局优化 - 各设施长宽、功能关系、物流量、搬运成本数据均在Excel中 - 待优化的两个变量分别存放设施的横纵坐标、横纵摆放抉择 - 设置了适应度函数和约束条件 - 完整matlab代码，main直接运行 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和教程，了解MATLAB的基本语法、变量和操作符等。2. MATLAB支持不同类型的数据，包括数字、字符串、矩阵和结构体等。学习如何创建、操作和处理这些数据类型是很重要的。3. MATLAB官方网站上有大量的示例和教程，可以帮助你学习各种MATLAB功能和应用。你可以按照这些示例逐步学习和实践。

根据车间布局设计的最小物流费用原则，建立车间设备布局优化模型，并对该优化模型进行遗传算法求解。借鉴车间设备布局的块树表示法，设计了基本块、分割线和方向的混和染色体，并给出解码方法。根据车间布局优化的特点，改进选择算子、交叉算子和变异算子等遗传操作算子，设计基于块树的分割线有效性检验算法，并融合了选择交叉算法的优点，有效地避免了遗传过程中无效个体的大量出现，保证了算法的有效性和高效性。最后，给出了一个12台设备车间布局仿真算例，结果表明，算法快速地在进行到170代左右时达到了收敛，并采用虚拟现实技术将计算结

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。

基于matlab的遗传算法优化，具体模型是火力发电模型

简介：鉴于乙肝病毒具有致肝和致癌的潜力，它是所有乙肝病毒中最可怕和最令人困惑的地方。 该研究的目的是表征刚果北部乙型肝炎病毒的分子特征。 材料和方法：这是一项描述性和横断面研究，于2014年1月至9月之间，即9个月内，在美国北部四个部门的国家输血中心（CNTS）的机构中进行。刚果。 研究了流行病学，血清学和分子变量（HBsAg，HBV DNA，基因型和亚型）。 通过快速测试搜索HBs抗原，并通过ELISA确认。 对于所有阳性供体，进行常规和特异性基因提取和扩增技术以从血清中鉴定基因型和亚型。 结果：总共包括892名捐助者。 平均年龄为35.36±12.36岁，极端年龄在18至65岁之间。 性别比（M / F）为3.3。 HBV的患病率为8.6％。 HBV的病毒DNA被扩增为83.1％。 发现了四种基因型：E（40.6％），A（3.1％），B（3.1％）和C（1.6％）。 确定了两个共同感染病例：E / A（15.6％）和B / C（1.6％）。 亚基因型A1，B2和C1突出显示。 结论：HBV的患病率很高，HBV感染仍然是刚果献血者的主要公共卫生问题。 在刚果北部已经确定了基因型E，A