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采用面向负荷控制技术，用面向对象思想与快速原型法的设计方法，在SQL SERVER数据库中实现模型及数据的存储。算法尽量简单实用，时间复杂性及空间复杂性必须在实际环境允许的范围之内。-used for load control technology, using the object-oriented thinking and rapid prototyping of the system, SQL Server database implementation model and data storage. As simple and practical algorithm, time and space complexity of complexity in a realistic environment to the extent permitted within.
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用蚁群算法求解TSP（旅行商）问题，按照TSP.m中要求的格式输入程序参数即可运行！-Using Ant Colony Algorithm for TSP (traveling salesman) problems, in accordance with the format requested TSP.m input process parameters to run!
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isomap等规度映射，特征提取，机器学习-Isotacticity isomap mapping, feature extraction, machine learning
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人工智能里的图搜索技术，以宽度优先为搜索策略。-artificial intelligence search technology plans to give priority to the width search strategy.
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遗传算法人工生命模拟,这是一个遗传算法关于人工生命模拟的实例-Artificial Life Simulation of genetic algorithm, which is a genetic algorithm on the example of artificial life simulation
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BP批处理源代码，可自由选择三层或多次网络，和神经元数目-BP batch source code, the freedom to choose three or more networks and the number of neurons
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炉温模糊控制的一般性程序，可以修改各参数从而更改模糊控制表-Temperature control of the general procedures can be amended so as to change the parameters of fuzzy control Table
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1。《遗传算法的数学基础》，张文修、梁怡编着 西安交通大学出版社 2000年第一版
遗传算法（genetic algorithm）是模拟自然界生物进化...
1。《遗传算法的数学基础》，张文修、梁怡编着 西安交通大学出版社 2000年第一版
遗传算法（genetic algorithm）是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。
本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章，第1章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。
本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。 -1. "Genetic Algorithm mathematical basis," Zhang Xiu, Yi Liang compile Xi"an Jiaotong University Press in 2000 the first edition of the genetic algorithm (genetic algorit hm) is a simulation of natural biological evolution process and mechanisms to solve the problem of a kind of self-organization and adaptive artificial intelligence technology, has been widely used in computer science, artificial intelligence, information technology, and engineering practice. The book focused on the genetic algorithm described math. The book is divided into three chapters, one chapter is a genetic algorithm of the geometric theory Chapter 2 of the genetic algorithm is a Markov chain analysis, presented in Chapter 3 of the geneti
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