基于双种群演化的遗传算法研究基于双种群演化的遗传算法研究

%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

基于java遗传算法的智能组卷算法完整的程序代码

基于遗传算法的无功优化matlab实现方法软件包，调试基本通过，可直接下载应用，具体例子可以自己修改一下原代码.

用matlab编BP神经网络预测程序，遗传算法优化BP神经网络在数据预测方面的应用

模糊神经网络matlab源程序，模糊+神经网络+遗传算法

GeneticAlgorithm：使用DEAP框架创建遗传算法，在考虑卡路里和食物种类的情况下创建理想的饮食

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

MATLAB实现遗传算法二叉树分治策略退火算法概率算法贪心算法枚举算法回溯算法等有源代码有原理及改进等

这是一个研究车牌号码数字识别的综合性工程，从最基本的BP分类，到分别用遗传算法和粒子群算法对BP网络进行优化分类，再到利用Hopfield神经网络对数字进行识别分类。
所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。
由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。