GA.rar

  • PUDN用户
    了解作者
  • Visual C++
    开发工具
  • 964KB
    文件大小
  • rar
    文件格式
  • 0
    收藏次数
  • 1 积分
    下载积分
  • 11
    下载次数
  • 2010-09-20 13:29
    上传日期
遗传算法源代码,很好的入门程序,调试通过,大胆使用!!
GA.rar
  • GA
  • Debug
  • vc60.pdb
    68KB
  • scs.ilk
    341.9KB
  • vc60.idb
    49KB
  • scs.obj
    121.1KB
  • scs.pdb
    505KB
  • scs.exe
    264.1KB
  • scs.pch
    319.1KB
  • PFILE.TXT
    684B
  • GA_NN.C
    10.4KB
  • ga.c
    18.5KB
  • A_LIFE.EXE
    82.5KB
  • gaopt.c
    12.3KB
  • rfile.txt
    5B
  • scs.dsw
    529B
  • scs.dsp
    4.5KB
  • HZK16
    261.3KB
  • SGA.EXE
    65.4KB
  • Sga.pif
    967B
  • scs.ncb
    49KB
  • operator.c
    2.5KB
  • WORLD
    534B
  • HZK24S
    486.8KB
  • PATMAT.EXE
    95.8KB
  • tfile.txt
    26B
  • scs.cpp
    36.4KB
  • sga.c
    18.6KB
  • REP.TXT
    7.1KB
  • cfile1.txt
    187B
  • graph.c
    10.9KB
  • EGAVGA.BGI
    5.2KB
  • A_LIFE.C
    24.9KB
  • PATMAT.c
    12.7KB
  • efile.txt
    1B
  • GA_NN.EXE
    70.8KB
  • SAMPLE
    8.6KB
  • cfile.txt
    1.3KB
  • scs.c
    36.2KB
  • scs.opt
    47.5KB
  • INPUT
    37B
  • scs.plg
    1.2KB
  • gfile.txt
    23B
内容介绍
--------------------------------------------------------- 基本遗传学习分类系统 A Simple Classifier System based on Genetic Learning --------------------------------------------------------- 分类器表参数: ------------------------------------------ 分类器数目 = 100 分类器前件码长 = 6 投标系数 = 0.1 有效投标中随机噪声的均方差 = 0.075 投标税 = 0.01 存活税 = 0 随机概率 = 0.5 投标确定性基数 = 0.25 投标确定性倍率 = 0.125 有效投标确定性基数 = 0.25 有效投标确定性倍率 = 0.125 环境参数(多路复用器): ------------------------------ 地址行数 = 2 数据行数 = 4 总行数 = 6 信任分配参数: ----------------------------- 桶队列标志变量 =0 增强参数: -------------------------- 增强得分 =1 时间参数: ------------------------------ 初始次数 = 0 初始时间块 = 0 结果数据输出周期 = 2000 数据显示周期 = 50 打印数据输出周期 = 50 遗传算法执行周期 = 5000 遗传算法参数: --------------------------------------- 选择分类器比例 =0.2 选择分类器数目 =10 变异率 =0.02 交叉率 =1 排挤因子 =3 排挤子种群 =3 详细报告 ---------------- [块:次数] = [0:0] 当前多路复用器状态: ----------------------------------- 信号: 111111 解码地址 = 0 多路复用器输出 = 0 分类器输出 = 0 环境消息: 111111 编号 权值 投标 有效投标 匹配 分类器 ----------------------------------------------------- 0 10.0000 0.000 0.000 #10##0[ 0] 1 10.0000 0.000 0.000 101###[ 1] 2 10.0000 0.000 0.000 ##1###[ 0] 3 10.0000 0.000 0.000 #00#1#[ 1] 4 10.0000 0.000 0.000 #00#00[ 0] 5 10.0000 0.000 0.000 1##100[ 1] 6 10.0000 0.000 0.000 1##1##[ 0] 7 10.0000 0.000 0.000 1#1#00[ 1] 8 10.0000 0.000 0.000 ##1#0#[ 0] 9 10.0000 0.000 0.000 101###[ 1] 10 10.0000 0.000 0.000 00##1#[ 0] 11 10.0000 0.000 0.000 0#10##[ 1] 12 10.0000 0.000 0.000 #0#01#[ 0] 13 10.0000 0.000 0.000 1#0##0[ 1] 14 10.0000 0.000 0.000 0###10[ 0] 15 10.0000 0.000 0.000 ##01##[ 1] 16 10.0000 0.000 0.000 1##10#[ 0] 17 10.0000 0.000 0.000 0#0#0#[ 1] 18 10.0000 0.000 0.000 1011#1[ 0] 19 10.0000 0.000 0.000 1##001[ 1] 20 10.0000 0.000 0.000 ###0##[ 0] 21 10.0000 0.000 0.000 1##01#[ 1] 22 10.0000 0.000 0.000 #1##01[ 0] 23 10.0000 0.000 0.000 00###1[ 1] 24 10.0000 0.000 0.000 11#11#[ 0] 25 10.0000 0.000 0.000 1#0##0[ 1] 26 10.0000 0.000 0.000 001#01[ 0] 27 10.0000 0.000 0.000 #01##0[ 1] 28 10.0000 0.000 0.000 010010[ 0] 29 10.0000 0.000 0.000 #1##01[ 1] 30 10.0000 0.000 0.000 ###01#[ 0] 31 10.0000 0.000 0.000 ##1#10[ 1] 32 10.0000 0.000 0.000 0#1#00[ 0] 33 10.0000 0.000 0.000 #0##1#[ 1] 34 10.0000 0.000 0.000 01###0[ 0] 35 10.0000 0.000 0.000 #01#10[ 1] 36 10.0000 0.000 0.000 #1#0#0[ 0] 37 10.0000 0.000 0.000 ###01#[ 1] 38 10.0000 0.000 0.000 #1001#[ 0] 39 10.0000 0.000 0.000 0###1#[ 1] 40 10.0000 0.000 0.000 #00011[ 0] 41 10.0000 0.000 0.000 ##1#11[ 1] 42 10.0000 0.000 0.000 ##1#00[ 0] 43 10.0000 0.000 0.000 111#0#[ 1] 44 10.0000 0.000 0.000 #1##1#[ 0] 45 10.0000 0.000 0.000 #1###1[ 1] 46 10.0000 0.000 0.000 #001##[ 0] 47 10.0000 0.000 0.000 0##10#[ 1] 48 10.0000 0.000 0.000 100###[ 0] 49 10.0000 0.000 0.000 ###0#0[ 1] 50 10.0000 0.000 0.000 00#010[ 0] 51 10.0000 0.000 0.000 10###0[ 1] 52 10.0000 0.000 0.000 #11##0[ 0] 53 10.0000 0.000 0.000 #1#101[ 1] 54 10.0000 0.000 0.000 ##1##1[ 0] 55 10.0000 0.000 0.000 ####01[ 1] 56 10.0000 0.000 0.000 00#0#0[ 0] 57 10.0000 0.000 0.000 #00###[ 1] 58 10.0000 0.000 0.000 #1##1#[ 0] 59 10.0000 0.000 0.000 #10#10[ 1] 60 10.0000 0.000 0.000 #0#10#[ 0] 61 10.0000 0.000 0.000 0####0[ 1] 62 10.0000 0.000 0.000 0##1#1[ 0] 63 10.0000 0.000 0.000 00###0[ 1] 64 10.0000 0.000 0.000 #110#1[ 0] 65 10.0000 0.000 0.000 #####1[ 1] 66 10.0000 0.000 0.000 ##0#00[ 0] 67 10.0000 0.000 0.000 #11001[ 1] 68 10.0000 0.000 0.000 ##1##1[ 0] 69 10.0000 0.000 0.000 ####01[ 1] 70 10.0000 0.000 0.000 #00#0#[ 0] 71 10.0000 0.000 0.000 ###1##[ 1] 72 10.0000 0.000 0.000 #0#000[ 0] 73 10.0000 0.000 0.000 #1001#[ 1] 74 10.0000 0.000 0.000 ###110[ 0] 75 10.0000 0.000 0.000 100#00[ 1] 76 10.0000 0.000 0.000 0#1#0#[ 0] 77 10.0000 0.000 0.000 1#0##1[ 1] 78 10.0000 0.000 0.000 10#0##[ 0] 79 10.0000 0.000 0.000 #0111#[ 1] 80 10.0000 0.000 0.000 1#1###[ 0] 81 10.0000 0.000 0.000 1###0#[ 1] 82 10.0000 0.000 0.000 00####[ 0] 83 10.0000 0.000 0.000 1#0010[ 1] 84 10.0000 0.000 0.000 0001##[ 0] 85 10.0000 0.000 0.000 1##0##[ 1] 86 10.0000 0.000 0.000 #0####[ 0] 87 10.0000 0.000 0.000 #0#0##[ 1] 88 10.0000 0.000 0.000 ##0#10[ 0] 89 10.0000 0.000 0.000 1##1#1[ 1] 90 10.0000 0.000 0.000 0##000[ 0] 91 10.0000 0.000 0.000 110#10[ 1] 92 10.0000 0.000 0.000 0#0100[ 0] 93 10.0000 0.000 0.000 1#0###[ 1] 94 10.0000 0.000 0.000 0110##[ 0] 95 10.0000 0.000 0.000 11#1#1[ 1] 96 10.0000 0.000 0.000 ##1#0#[ 0] 97 10.0000 0.000 0.000 ####00[ 1] 98 10.0000 0.000 0.000 001##0[ 0] 99 10.0000 0.000 0.000 ##0##1[ 1] 新胜者 [0] 旧胜者 [0] 增强报告: --------------------------------------- 正确比例(from start) =0.000 正确比例(last fifty) =0.000 最终获胜分类器号 =0
评论
    相关推荐
    • GA.zip
      GA算法的matlab代码实现,包括选择函数和简单的测试问题
    • GA.rar
      matlab遗传算法程序,用于参数优化,结构寻优
    • GA近红外
      近红外GA遗传算法特征选取。。。。。。。
    • GA-master.zip
      遗传算法示例-求解了一个函数的极值,选择,交叉,变异,输出适应度最高的结果
    • GA-Bagging-SVM
      # GA-Bagging-SVM 基于遗传算法和Bagging-SVM集成分类器的潜在成药蛋白准确预测 “demo.m”演示了在药物目标数据集上使用带有 SVM 的 Bagging 集成学习。 “demo.xlsx”是蛋白质特征提取的一个例子。
    • SIMPLE GA CPP
      SIMPLE GENETIC ALGORITHM CPP
    • GA2
      进化算法工具包(eatk)
    • GA.zip
      遗传算法求解一般数学极值问题,附带详细注释
    • GA.rar
      经典遗传算法的不同于matlab实现,是python实现
    • GA.zip
      在matlab中的遗传算法程序,程序简洁易懂,希望能够帮到大家