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成本最小化算法实现：基于遗传算法的求解过程
资料介绍
【资源说明】
该代码是一个使用Python实现的成本最小化遗传算法。首先定义适应度函数，模拟达尔文的自然选择和遗传理论。遗传算法的参数包括种群大小、染色体长度、交叉概率、变异概率等。代码通过迭代产生新的种群，评估每个个体的适应度，并找到适应度最高的个体作为最优解。最后输出最优解和种群大小信息。
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| 成本最小化算法实现：遗传算法的应用.docx | 12K |
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