智能算法 智能算法是路线规划，深度学习等等各个领域所使用的优化算法，是算法进阶之路的必备之路。 简介 主要针对总体主流的算法进行，例如遗传算法，粒子群算法，模拟重复算法，免疫算法，蚁群算法等等一系列的算法。 | |登录微信公众号：TeaUrn 开始使用 实现版本Java，Python，MatLab多版本实现。具体详细说明单击以下连接针对每个算法都有详细的说明。 联系方式： 微信公众号： TeaUrn或者扫描下方二维码进行关注。里面有惊喜等你哦~~ 捐赠 如果您觉得文章对您有所帮助，可以请作者喝 :hot_beverage: 。 支付宝/微信/ QQ

吃豆子遗传算法引擎 遗传算法的实现来玩改良的吃豆子游戏。 该项目基于 Atif M. Alhejali 和 Simon M. Lucas 的论文 Evolving Diverse Ms. Pac-Man Playing Agents Using Genetic Programming ( ) git repo 根目录下的 pacman_results.pdf 文件中提供了示例数据，并显示了大约 230 代的 1000 pacmen 运行。

Introduction to Genetic Algorithms.pdf

Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning 遗传学算法(仅前50页）

遗传算法（genetic algorithm）.doc

GP(Genetic_Programming)算法.ppt

matlab中遗传算法代码遗传算法-matlab Matlab的非常简单的遗传算法实现，易于使用，易于修改且运行速度快。 甚至也有一些可视化。 跑步 运行FunctionOptimization脚本。 修改优化功能 将您自己的函数替换为EvaluateIndividual.m脚本。 请注意，这种遗传算法会尝试使输出最大化，因此请根据需要反转功能。 现在，它试图找到一个双变量函数的峰值。 可以对其进行调整以针对两个以上的可变函数进行优化。 修改遗传算法参数 所有参数都位于FunctionOptimization.m脚本中。 人口规模->人口中的个人人数 numberOfGenes->每个染色体的位数 crossoverProbability->两个人之间发生交叉的概率 突变概率->个体发生突变的概率 TournamentSelectionParameter->用于计算要在锦标赛中选择的个人的概率的参数->'p *（1-p）^ k'，其中k表示锦标赛池中第k个最差的个人 variableRange->基因将被解码的范围。 基本的参数最大值和最小值 numberOfGenerations->

Interactive Genetic Algorithms (IGA)互動式遺傳演算法.ppt

[遗传算法工具箱]matlab genetic tool box.zip

货架分配问题 用爬山，模拟退火和遗传算法解决货架分配问题 问题描述 我们必须将各种物质分配到实验室的不同架子上，以使任何一种物质都不在一起React并引发化学React。 在每行的输入中，我们使用触发化学React的编号和其他编号列表来处理物质。 在架子上找到某种物质，以最大程度减少架子和化学React的数量。 文献资料 表类： 用于保存输入数据并为爬山和初始化退火设定初始状态以及遗传算法的填充 List [] subs是列表的数组，用于放置在同一架子上的物品，它会触发化学React。 数组的索引表示项目编号。 例如：subs [1] = {2，3}表示如果将项目＃1与2个项目（2或3）中的任何一个放置在一起，则会引起化学React。 在init（）/ init（long seed）中，它对货架上的物品进行随机配置 节点类别： 建立用于爬坡和模拟退火的树数据结构 String []项