⑴ 遺傳演算法有哪些比較直觀的應用呢
遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
可用於排班、排課、路徑優化、配置優化、生產排程等等優化問題
⑵ 遺傳演算法程序運行這個該用什麼軟體能運行
MATLAB用於圖像建模演算法的設計和運行
這個用MATLAB實現可以運行。
⑶ 遺傳演算法——理論·應用與軟體實現
遺傳演算法——理論、應用與軟體實現
王小平、曹立明著
西安交通大學出版社
有一份PDF的，掃描版，不算很清晰，
需要的讀者話可以聯系：[email protected] ···
⑷ 遺傳演算法都可以用什麼軟體做啊 程序怎麼編寫
大家都用c或matlab語言，你怎麼這有想法
,matlab，vb，c我也學過，但是我還是勸你用matlab，他比較靈活，再一個用遺傳演算法算的一般都是需建模矩陣
⑸ 遺傳演算法有什麼經典應用
遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。
⑹ 遺傳演算法主要實現的軟體都有什麼，除了MATLAB還有什麼
遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。
⑺ 遺傳演算法有哪些應用
遺傳演算法的搜索策略和優化搜索方法是不依附於梯度信息及其它的輔助知識，而只需要影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數，所以遺傳演算法提供了一種求解復雜系統問題的通用框架，它不依賴於問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應用於許多科學。遺傳演算法的應用領域有很多，下面針對一些主要的應用領域做簡單的介紹。
1．函數優化：該領域是遺傳演算法得以應用的經典領域，同時它也是遺傳演算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。對於函數優化問題，如一些非線性、多模型、多目標等函數問題用遺傳演算法很容易得到較好的結果，而用其他演算法則較難。
2．組合優化：由於組合優化問題的搜索空間在不斷地增大，有時用枚舉法很難得到最優解。對這類復雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。實踐證明，遺傳演算法對於組合優化中的NP問題非常有效。比如，在旅行商問題、裝箱問題及圖形劃分等問題上，已經成功得以應用了遺傳演算法。
⑻ 關於遺傳演算法的問題可以在什麼軟體中實現謝謝各位高手
使用matlab平台的邏輯演算法軟體包
參考以下地址：
http://www.pudn.com/downloads60/sourcecode/math/detail209338.html
⑼ 遺傳演算法用什麼工具可以實現
用matlab的工具箱可以實現，對於matlab7.0,它自帶了遺傳演算法的工具箱GA，對於不是7.0的，如6.5，需要自己添加工具箱GAOT，然後指定路徑到GAOT，工具箱GAOT到網上都可以搜到的，不需要自己編程。