基于超市的商品管理系统

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

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VC和Matlab的扩展编程-Extand program by VC and Matlab

单纯形法解决线性规划问题!!! 有过程！-Simplex method to solve linear programming problems!!! A process!

在数值计算中，一般的牛顿迭代法得到的数值具有截断误差，因此，用VB编写的可是实现任意精度的圆周率的计算程序-in numerical calculation, the general Newton iterative numerical method with the truncation error, therefore, prepared by the VB But to achieve any degree of accuracy the circumference of the rate calculation procedures

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对于UCI数据集 IRIS 用贝叶斯分类算法分类

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