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A Markov Chain Monte Carlo version of the genetic algorithm Differential Evolution: easy Bayesian computing for real parameter spaces
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遗传算法( genetic algorithms, 简称GA )是根据自然界的“物竞天择, 适者生存”现象而提出来的一种随机搜索算法, 是霍兰德( Holland) 于1975 年在他的著作《Adaption in Natural and artificial Systems》中首次提出来的。此算法将优化问题看作是自然界中生物的进化过程, 通过模拟大自然中生物进化过程中的遗传规律, 来达到寻优的目的。
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很经典的一个算法。大家做工程和通信用的着。遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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，它是有美国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《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，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）。
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Steering Behaviours, Genetic Algorithms, and Neural Networks in games.
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An Orthogonal Genetic Algorithm with Quantization for Global Numerical optimition.pdf目前比较好的一种新式遗传算法其中详细的给出了拉丁方格的计算法，可进行高维函数计算
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koza教授讲义，关于genetic programming
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Genetic Algorithm example using Java
You have 10 cards numbered 1 to 10.
You have to divide them into 2 piles so that:
The sum of the first pile is as close as possible to 36 and the product of all in second pile is as close as poss to 360.
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<<MATLAB遗传算法工具箱及应用>>介绍了如何在MATLAB中完成遗传算法的应用。遗传算法[Genetic Arithmatic，简称GA]是以自然选择和遗传理论为基础，将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。GA摒弃传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机优化搜索。MATLAB是MATHWORKS公司的一套高性能的数值计算和可视化软件。MATLAB遗传算法工具箱及应用
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genetic algorithm source code
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