遗传算法原理具体的原理网上还是比较多，我就不赘述了。这篇文章的主要目的是为了讲述一下自己从B站UP主连大数模上面获得一个遗传算法细致思路。主要会分享给大家这个matlab代码以及每个代码的含义。不过为了便于大家理解我的思路，大致补充一些东西：首先遗传算法是以种群进

模拟客户端请求服务端：  ·模拟请求行和请求头、请求体 """模拟客户端请求获取静态数据和动态数据使用python自己去构造请求使用request""""""请求的构成：请求行、请求头、请求体"""###########################静态页面加载请求的##############################

想复制网页上的文字，弹出需要登录等，很烦人。打开开发者工具按F12打开浏览器操作打开禁用JS运行命令按Ctrl+Shift+P或者如下图，鼠标点击，调出命令运行窗口在运行窗口中输入JavaScript点击停用，同理，再次点击，开启鼠标操作

 001、奇怪的报错：'forreading(没有那个文件或目录)enfile`[sy20223040796@admin1test]$ls##测试文件及命令test.bedtest.sh[sy20223040796@admin1test]$cattest.bed##测试文件1540000154000021542500154250021

TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的 NP 完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP 问题可描述为:已知n个城市相互之间的距离,某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次

clctic%%参数初始化maxgen=100;%进化代数，即迭代次数，初始预定值选为100sizepop=200;%种群规模，初始预定值选为100pcross=0.9;%交叉概率选择，0和1之间，一般取0.9pmutation=0.01;%变异概率选择，0和1之间，一般取0.01individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop),'chrom',[]);%种群

现阶段的浏览器运行在一个单用户，多合作，多任务的操作系统中。一个糟糕的网页同样可以让一个现代的浏览器崩溃。其原因可能是一个插件出现bug,最终的结果是整个浏览器以及其他正在运行的标签被销毁。现代操作系统已经非常健壮了，它让应用程序在各自的进程中运行和不会影响到其他程序

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1.算法描述       遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假

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最近小编终于重新拿起智能优化算法的圣经《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》，每次读这本书都会有新的收获，今天要与大家分享的智能算法是多种群遗传算法。PS：文中代码来源于