JGAP（发音"jay-gap"）是一款用Java编写的遗传算法包。提供了基本的遗传算法.你可以使用它来解决一些适用于遗传算法解决的问题.
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要通过JGAP（Java Genetic Algorithms Package -- Java遗传算法包）解决实际的问题之前，首先先来介绍一些关于遗传算法的知识。 遗传算法实际上是模拟达尔文进化论的自然训啊咋和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然选择过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并
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JGAP 是一款用Java编写的遗传算法包，由sourceforce上开发而来。它提供了基本的遗传算法，你可以使用它来解决一些适合用遗传算法解决的问题。而且它给出了很多例子程序，可用于我们一些遗传算法的测试工作。由于它来自于开源组织sourceforce，所以开源的遗传功能将是研究简单遗传算法很好工具。 使用JGAP,需要我们自己编写的部分是 1 创建默认的Configuration对象。用这个
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source:http://jcraane.blogspot.com/2009/02/introduction-to-genetic-algorithms-with.html 偶然遇见的好文章，共享之。 Introduction to Genetic Algorithms with JGAP Out of interest I am familiarizing myself in genetic
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这个小例子是从0-9999999中选择两个数，使和最大，用来解释用法。 1：首先是自己的最适函数 import org.jgap.FitnessFunction; import org.jgap.IChromosome; public class GADemoFunctionFitness extends FitnessFunction { @Override protected double e
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问题内容： 我使用了JGAp Java遗传算法库。当我评估染色体时，我在总体样本运行中发现染色体重复： 和我使用的配置是： 我可以使用任何配置来获得独特的染色体吗？ 问题答案： 您可以确保仅使用不允许重复的NaturalSelector。示例代码： 请注意，仅使用SwappingMutationOperator可能会饿死总体的创造力。一项修改了JGAP的MinimizingMakeChange示例
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在程序里生宝宝, 杀死不乖的宝宝, 让乖宝宝继续生宝宝 所有的遗传算法 (Genetic Algorithm), 后面都简称 GA, 我们都需要一个评估好坏的方程, 这个方程通常被称为 fitness 在 GA 中有基因, 为了方便, 我们直接就称为DNA吧. GA 中第二重要的就是这DNA了, 如何编码和解码DNA, 就是你使用 GA 首先要想到的问题. 传统的 GA 中,DNA我们能用一串二进
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几周前，我问了一个关于如何在R中进行优化（使用Optimize R优化向量）的问题。现在我已经掌握了R中的基本优化，我想开始使用遗传算法来解决问题。 考虑到目标函数： 我使用genalg软件包进行优化，特别是“rbga.bin”函数。但问题是一个人似乎不能传递多个参数，即不能传递vol和cov。小地毯是我遗漏了什么，还是理解错误了。 编辑：在genalg包中，有一个名为rbga的函数。垃圾箱就是我
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参考资料：http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4680853/(冒昧的用了链接下的几张图) 百度百科：http://baike.baidu.com/link?url=FcwTBx_yPcD5DDEnN1FqvTkG4QNllkB7Yis6qFOL65wpn6EdT5LXFxUCmv4JlUfV3LUPHQGdYbGj8kHVs3GuaK 算法介绍
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希望这是有意义的，我基本上是在寻找一些关于如何开始在Python 3中处理这个任务的见解。提前感谢您能提供的任何东西！
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问题内容： 我想 用Java 实现一些简单的 遗传算法 。 到目前为止，我只找到了 JGAP 。有人对此有经验吗？您知道GA的其他Java库吗？ 我不想像用Java用GA编写那样自己编写它，而必须使用Java，那么什么是最活跃的基因编程库？也没有帮助。 问题答案： 我写了《钟表匠框架》，因此我的观点并不偏颇。 ECJ和JGAP是最成熟的两个选项，也许是最全面的选项。另一方面，它们的年龄意味着它们以