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资源描述 遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律. 算法步骤(基本遗传算法) Step 1.随机初始化pop_size个染色体.Step 2.用交叉算法更新染色体.Step 3.用变异算法更新染色体.Step 4.计算所有染色体的目标值.Step 5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step 6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step 7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step 8.输出最好的染色体作为最优解. 为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性. 遗传算法的主要特征： 群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。

八数码多个算法-more than eight digital algorithm

本算法为机械优化设计中的一维黄金搜索算法，可以求取方程的极值。-This programm realizes the golden section search method for machanical one-dimesion optimum designing ,you can use it to get the mimimax solution

一个随机数发生器的代码，C＋＋实现-a random number generator code, C++

高斯全消元法 c 代码-Gaussian Elimination Act c code

这是一份基于c++实现的查找二叉树(排序二叉树)的实现代码。在源代码类中，包含二叉查找树的插入，删除，以及查找树中任意排序任意位置的数。其中函数包含了递归实现和非递归实现。

作为简单的堆排序算法的实现。