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其实质就是一种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制与同一群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。
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ctrl+shift+r：打开资源 这可能是所有快捷键组合中最省时间的了。这组快捷键可以打开工作区中任何一个文件，只需要按下文件名或mask名中的前几个字母，比如applic*.xml。
按要求编写一个Java应用程序：（1）编写一个矩形类Rect，包含：矩形的宽width；矩形的高height。
JAVA语言让编程者无法找到指针来直接访问内存无指针，并且增添了自动的内存管理功能，从而有效地防止了c/c++语言中指针操作失误，如野指针所造成的系统崩溃。但也不是说JAVA没有指针，虚拟机内部还是使用了指针，只是外人不得使用而已。
pwd=xv3v 提取码： xv3v简介：本书简单、直接地介绍了遗传算法，并且针对所讨论的示例问题，给出了Java代码的算法实现。全书分为6章。第1章简单介绍了人工智能和生物进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。
代码如下：abstract class DongWu {public abstract void info()；}class Bird extends DongWu {@Overridepublic void info() {System.out.println(我是一只鸟。
例如：[1，2，3]，[1，3，2]，[3，2，1]均是函数 3x+4y+5z100 的可行解（代进去成立即为可行解），那么这些可行解在遗传算法中均称为“染色体”。可行解由 3 个元素构成，每个元素都称为染色体的一个基因。
举例来说，假设有一个旅行者要在不同的城市中旅行，他要考虑的目标可能包括旅行时间最短和旅行费用最低。这是一个多目标优化问题。如何编程实现呢？可以采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等多种优化算法进行求解。
改成public void print(){}加一个大括号就可以运行了。
途程建构启发式算法（Route Construction Heuristics）：在一问题中，以某节点选择原则或是路线安排原则，将需求点一一纳入途程路线的解法。如Soloman（1987）的循序建构法（Sequential Insertion Heuristics）。
量子优化求解车辆路径：量子遗传算法被大量应用于解决车辆路径和调度问题。蔡蓓蓓等在传统qga随机全局搜索中引入免疫算子实现线路次序的再优化。
遗传算法的基本运算过程如下： a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 c)选择运算：将选择算子作用于群体。
遗传算法的应用比较广泛，可用于解决数值优化、组合优化、机器学习、智能控制、人工生命、图像处理、模式识别等领域的问题。比较具体多是：函数最值问题、旅行商问题、背包问题、车辆路径问题、生产排程问题、选址问题等。
GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体 (individual)组成。