遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择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进化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，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

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PSO-GA-RBF神经网络。
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使用注意：1.WebLogic反弹需要等5秒左右2.该工具为对外测试版，请尽量按照正常思路来用，比如Url填写清楚，IP地址写对了，报错或者抛异常神马的别怪我，调输入校验好蛋疼。
本工具与网上已公布工具优点：1.综合实现网上公布的代码执行、反弹2.jboss利用里添加一键getshell功能，利用的是jboss的热部署功能，直接部署一个war包，一键返回一个菜刀shell3.反弹shell部分更完美，不再加载远程war包，直接发包完成反弹。
4.jboss回显执行命令部分利用异常抛出机制，本地（4.2.3.GA）测试成功，其他版本请自测5.体积更小，不再依赖java环境，但程序采用.net编写，需要.net4.0环境待完成：weblogic回显结果测试中，稍后加入

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