计算机科学常见算法32个(6)

1.3.2 遗传算法常用函数

1.3.3 遗传算法工具箱应用举例

1.4 延伸阅读

参考文献

第2章 基于遗传算法和非线性规捌的函数寻优算法

2.1 理论基础

2.1 J1非线性规划

2.1.2 非线性规划函数

2.1.3 遗传算法基本思想

2.1.4 算法结合思想

2.2 案例背景

2.2.1 问题描述

2.2.2 算法流程

2.2.3 遗传算法实现

2.3 MATI。AB程序实现

2.3.1 适应度函数

2.3.2 选择操作

2.3.3 交叉操作

2.3.4 变异操作

2.3.5 算法主函数

2.3.6 非线性寻优

2.3.7 结果分析

2.4 延伸阅读

2.4.1 其他函数的优化

2.4.2 其他优化算法

参考文献

第3章 基于遗传算法的BP神经网络优化算法

3.1 理论基础

3.1.1 BP神经网络概述

3.1.2 遗传算法的基本要素

3.2 案例背景

3.2.1 问题描述

3.2.2 解题思路及步骤

3.3 MATLAB程序实现

3.3.1 神经网络算法

3，3，2遗传算法主函数

3.3.3 比较使用遗传算法前后的差别

3.3.4 结果分析

3.4 延伸阅读

参考文献

第4章 基于遗传算法的TsP算法

4.1 理论基础 4.2 案例背景 4.2.1 问题描述 4.2.2 解决思路及步骤

4.3 MATI.AB程序实现 4.3.1 种群初始化 4.3.2 适应度函数

4.3.3 选择操作 4.3.4 交叉操作 4.3.5 变异操作 4.3.6 进化逆转操作

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