说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：用matlab编写的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够自动随适应度而改变，因此能够提供相对某个最优解的最佳交叉概率和变异概率

遗传 遗传算法 AdapGA Optimal-Adaptive 变异概率

说明：Srinvivas提出的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率随适应度自动改变

自适应 自适应变异 自适应-遗传算法 AdapGA matlab-AdapGA

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

遗传机器人 遗传算法-路径 遗传栅格 遗传蚁群-路径 路径-规划

说明：应用 MATLAB编写的 故障检测 的 免疫算法源程序。好用绝对！ clc; clear all; global popsize length min max N code; N=12;               % 每个染色体段数（十进制编码位数） M=20;           ...

matlab 算法 源码 检测 免疫 故障