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    【程序源代码】《JAVA基础》之总结及控制语句

    时令已经过了白露,转眼就快到了中秋佳节,天天渐渐变凉,一派秋天肃杀的景象。2020年注定是一个不平凡的一年。新型肺炎带来的影响还在持续。生活和经济都蒙上了一些不确定的薄薄的灰色。最近疫情期,自己憋在家里除了日常的活动外,没有其它事情要做,感觉时间都浪费掉了。同时由于疫情经济和情感上压力也有些大。为了排解压力让自己充实起来,我决定自己用一个月的时候自学一个新语言,选来选去决定学习python。在学习的过程中接有时感觉特别累,每天总体上也坚持自学至少三个小时。学习中发现了一个比较好的软件xmind,通过xmind这个思维导图软件制作了一些自学笔记,把每节的重点整理成图形的方式,很容易直观理解和掌握。最近整理出来一些图例分享给大家一起学习,希望大家能喜欢。自学确实不容易,贵在坚持!前一段时间给几个同学培训,录制了一些关于java基础方面的视频,我发布到公众号和视频网站上,最近好多朋友联系我给我鼓励让我继续接着写下去。所以今天陆续整理前面的一些文稿,整理成册分享给大家,欢迎鉴阅。希望大家能喜欢我的文章,继续鼓励我。共同成长。

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    GA solve TSP—— A simple python code

    遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,通过模拟自然进化过程搜索最优解。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,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。

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    领券