文章作者：swords[E.S.T]
信息来源：邪恶八进制信息安全团队（www.eviloctal.com）

交叉配对，变种。

女朋友的论文题目，开题报告至今没发下手，请老大们指导吧。国外的资料连接之类的都ok.

我给SCI投过一篇~

其实很简单~~
想想觉得很好笑~

引用:

这里是引用第[1 楼]的vxk于2006-03-28 06:23发表的：
我给SCI投过一篇~

其实很简单~~
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那请大侠发我邮箱里吧
现在需要这样的东东
qd_xway@163.com

信息来源：http://www.chinalinuxpub.com/doc/psql/geqo-intro2.html

8.2. 基因算法
基因算法(GA)是一种启发式的优化法 （heuristic optimization method）， 它是通过既定的随机搜索进行操作．优化问题的可能的解的集合被认为是 个体（individuals）组成的 人群（population）． 一个个体对它的环境的适应程度由它的 健康度（fitness）表示．

一个个体在搜索空间里的参照物是用 染色体（chromosomes）表示的， 实际上那是一套字符串． 一个基因 （gene）是染色体的一个片段， 基因是被优化的单个参数的编码． 对一个基因的典型的编码可以是二进制（binary）或 整数（integer）。

通过仿真进化过程的重组 （recombination）， 突变 （mutation）和 选择 （selection） 找到新一代的搜索点，它们的平均健康度要比它们的祖先好．

根据 "comp.ai.genetic" FAQ，我们不论怎么强调 GA 在解决一个问题时不是纯随机搜索都不过份． GA 使用随机处理， 但是结果明显不是随机的（比随机更好）．

Figure 8-1. 基因算法的结构化框图


P(t) t 时刻的父代
P''(t) t 时刻的子代


+=========================================+
|>>>>>>>>>>>  Algorithm GA  <<<<<<<<<<<<<<|
+=========================================+
| INITIALIZE t := 0                |
+=========================================+
| INITIALIZE P(t)                 |
+=========================================+
| evalute FITNESS of P(t)            |
+=========================================+
| while not STOPPING CRITERION do      |
|  +-------------------------------------+
|  | P&#39;(t)  := RECOMBINATION{P(t)}     |
|  +-------------------------------------+
|  | P&#39;&#39;(t) := MUTATION{P&#39;(t)}        |
|  +-------------------------------------+
|  | P(t+1) := SELECTION{P&#39;&#39;(t) + P(t)}  |
|  +-------------------------------------+
|  | evalute FITNESS of P&#39;&#39;(t)        |
|  +-------------------------------------+
|  | t := t + 1                  |
+===+=====================================+

引用:

这里是引用第[3 楼]的tt671025于2006-03-29 15:20发表的：
信息来源：http://www.chinalinuxpub.com/doc/psql/geqo-intro2.html

8.2. 基因算法
基因算法(GA)是一种启发式的优化法 （heuristic optimization method）， 它是通过既定的随机搜索进行操作．优化问题的可能的解的集合被认为是 个体（individuals）组成的 人群（population）． 一个个体对它的环境的适应程度由它的 健康度（fitness）表示．

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楼上的中文的就不要给了，基本就那些，我都看了。