文件名称：GeneticAlgorithms
文件大小：105KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-27 02:31:28
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#遗传算法 遗传算法采用初始种群，选择幸存者，对它们进行变异，然后重复该过程，直到达到目标状态或资源耗尽。 ##Steps 例如，考虑一些涉及选择理想的 9 字符字符串的问题，例如“abcdefghi”。 ####Initial generation 首先，我们生成 x=2血系* 的初始代，每个血系具有 n=3 随机后代。 [['abcdefgai', 'abcdxfghi', 'wtrbekvkl'], ['helaworad', 'awfluehsk', 'seklfkese']] *为了方便起见，我们建议您先忽略血统（即 1 代 = 1 血统）。 ####通过适应度函数选择幸存者从每个血统中，我们根据适应度函数选择一个幸存者。 我们的适应度函数与问题相关； 对于这个任意示例，让我们让它返回字符串中 'a' 字符的数量。 for each bloodline: for
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GeneticAlgorithms-master
----SpecRunner.html(1KB)
----src()
--------geneticSalesman.js(961B)
----spec()
--------spec.js(4KB)
----.gitignore(10B)
----lib()
--------css()
--------jquery.js(91KB)
--------picomodal.js(2KB)
--------underscore-min.js(13KB)
--------tweetit.js(842B)
--------sinon.js(126KB)
--------distanceCalculator.js(553B)
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--------cities.js(3KB)
----README.md(2KB)