免疫遗传算法
当前话题为您枚举了最新的 免疫遗传算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
基于免疫遗传算法的图像单阈值分割
利用MATLAB实现基于免疫遗传算法的单阈值图像分割方法，该方法在处理图像分割问题中显示出了显著的潜力和效果。
Matlab
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2024-08-05
基于改善初始种群的免疫遗传算法优化问题JSP研究
上传了一篇关于免疫遗传算法在JSP优化问题中的文档，供大家学习。最近在研究免疫优化智能算法的应用。
算法与数据结构
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2024-07-29
使用Matlab进行免疫遗传算法（IGA）的图像单阈值分割
随着技术的进步，免疫遗传算法（IGA）在图像处理中展示出了其独特的应用优势。特别是在图像单阈值分割方面，Matlab平台上的IGA算法实现了令人满意的结果。
Matlab
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2024-07-31
MATLAB 遗传算法
使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。
Matlab
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2024-05-28
遗传算法代码解读
这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读，帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。
算法与数据结构
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2024-05-19
基本遗传算法组成
基本遗传算法由四个主要部分构成：
编码（产生初始种群）：将问题的解空间映射为遗传算法能够处理的编码形式，并生成初始解集合。
适应度函数：用于评估个体对问题解的优劣程度，指导算法搜索方向。
遗传算子：包括选择、交叉、变异三种操作，模拟自然界的遗传进化过程，产生新的解。
选择：根据适应度函数选取优良个体进行遗传操作。
交叉：将两个父代个体的部分基因进行交换，产生新的子代个体。
变异：以一定的概率改变个体的部分基因，增加种群的多样性。
运行参数：包括种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等，影响算法的效率和精度。
算法与数据结构
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2024-05-26
通配符-遗传算法详解
通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。
WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。
通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。
WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。
算法与数据结构
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2024-04-30
遗传算法教学示例
示例介绍了遗传算法在教学中的实际应用，有助于理解算法的原理和使用方法。
算法与数据结构
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2024-05-25
Matlab遗传算法详解
这本涵盖Matlab遗传算法的书籍非常全面，适合各种需求。
Matlab
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2024-07-27
遗传算法应用中的基础问题详解 - 遗传算法演示文稿
遗传算法应用中的一些基本问题包括知识的编码和适应度函数。适应度函数值必须为非负数，在处理二进制和十进制时需要根据情况进行适当调整：二进制具有更多的图式和更广泛的搜索空间，而十进制则更接近实际操作。
Matlab
13
2024-07-30