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3、gtx560ti冰龙版（GTX560冰龙和GTX560TI冰龙性能相差多少）
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联想td80t软件遗传算法matlab（matlab遗传算法
matlab遗传算法
functionm_main()clearclcMax_gen=;%运行代数pop_size=;%种群大小chromsome=;%染色体的长度pc=.;%交叉概率pm=.;%变异概率gen=;%统计代数%初始化init=*rand(pop_size,chromsome)-;pop=init;fit=obj_fitness(pop);[max_fit,index_max]=max(fit);maxfit=max_fit;[min_fit,index_min]=min(fit);best_indiv=pop(index_max,:);%迭代操作whilegen《Max_gengen=gen+;bt(gen)=max_fit;ifmaxfit《max_fit;maxfit=max_fit;pop(index_min,:)=pop(index_max,:);best_indiv=pop(index_max,:);endbest_indiv_tmp(gen)=pop(index_max);newpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);fit=obj_fitness(newpop);[max_fit,index_max]=max(fit);[min_fit,index_min]=min(fit);pop=newpop;trace(,gen)=max_fit;trace(,gen)=sum(fit)(fit);end%运行结果[f_maxgen_ct]=max(bt)%求的最大值以及代数maxfitbest_indiv%画图%btholdonplot(trace(,:),’.g:’);plot(trace(,:),’.r-’);title(’实验结果图’)xlabel(’迭代次数/代’),ylabel(’最佳适应度（最大值’);%坐标标注plot(gen_ct-,:.:f_max+,’c-’);%画出最大值text(gen_ct,f_max+,’最大值’)holdofffunction[fitness]=obj_fitness(pop)%适应度计算函数[rc]=size(pop);x=pop;fitness=zeros(r,);fori=:rforj=:cfitness(i,)=fitness(i,)+sin(sqrt(abs(*x(i))))+-abs(x(i))/.;endendfunctionnewpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);pop_size=size(pop,);%轮盘赌选择ps=fit/sum(fit);pscum=cumsum(ps);%size(pscum)r=rand(,pop_size);qw=pscum*ones(,pop_size);selected=sum(pscum*ones(,pop_size)《ones(pop_size,)*r)+;newpop=pop(selected,:);%交叉ifpop_size/~=pop_size=pop_size-;endfori=::pop_size-whilepc》randc_pt=round(*rand+);pop_tp=newpop(i,:);pop_tp=newpop(i+,:);newpop(i+,:c_pt)=pop_tp(,:c_pt);newpop(i,c_pt+:chromsome)=pop_tp(,c_pt+:chromsome);endend%变异fori=:pop_sizeifpm》randm_pt=+round(*rand);newpop(i,m_pt)=*rand-;endend
遗传算法的matlab代码实现是什么
摩托罗拉e6刷机包(联想td80t软件)遗传算法我懂，我的论文就是用着这个算法，具体到你要遗传算法是做什么？优化什么的。。。我给你一个标准遗传算法程序供你参考：该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：%%该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优%%清空环境变量cllear%%初始化遗传算法参数%初始化参数maxgen=;%进化代数，即迭代次数sizepop=;%种群规模pcross=[.];%交叉概率选择，和之间pmutation=[.];%变异概率选择，和之间lenchrom=[];%每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为bound=[-;-];%数据范围individuals=struct(’fitness’,zeros(,sizepop),’chrom’,);%将种群信息定义为一个结构体avgfitness=;%每一代种群的平均适应度bestfitness=;%每一代种群的最佳适应度bestchrom=;%适应度最好的染色体%%初始化种群计算适应度值%初始化种群fori=:sizepop%随机产生一个种群individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);x=individuals.chrom(i,:);%计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x);%染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitnessbestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);%最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%染色体的平均适应度%记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitnessbestfitness];%%迭代寻优%进化开始fori=:maxgeni%选择individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);%变异individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[imaxgen],bound);%计算适应度forj=:sizepopx=individuals.chrom(j,:);%解码individuals.fitness(j)=fun(x);end%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);%代替上一次进化中最好的染色体ifbestfitness》newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitnessbestfitness];%记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%%结果分析[rc]=size(trace);plot([:r]’,trace(:,),’r-’);title(’适应度曲线’,’fontsize’,);xlabel(’进化代数’,’fontsize’,);ylabel(’适应度’,’fontsize’,);axis([,,,])disp(’适应度变量’);x=bestchrom;%窗口显示disp([bestfitnessx]);
联想td80t软件gtxti冰龙版（GTX冰龙和GTXTI冰龙性能相差多少
GTX冰龙和GTXTI冰龙性能相差多少
GTX和GTX同频情况下性能是一样的，因为他们的核心架构是一样的，冰龙的核心频率是，和高频版的差不多。我以前的GTX超频至MHZ的时候跑DMark_Vantage的显卡单项得分是多分，现在的TI核心频率是MHZ，DMark_Vantage显卡单项得分是多分，如果是冰龙的TI（核心MHZ，得分应该在分--分之间，由此推断他们之间的性能差按跑分来说差%左右。网上很多人说GTX和GTXTI差%的性能，那是指公版规格的和公版规格的TI相比，因为公版规格的只有的核心频率（很低，而公版规格的TI拥有MHZ的核心频率，再加上流处理器的优势比高出%以上的性能也不足为奇，但是没有%。。而高频版的在这里你可以理解成为冰龙的，是绝对不会被TI甩出太远的。。。
说这么多也是纸上谈兵，给你发几个跑分测试图（有个别频率的跑分图已经没有了，好像是MHZ和MHZ的那两张让我弄没了，现在用的是TI，所以不能跑给你看了，你随便参考一下。。摩托罗拉e6刷机包(联想td80t软件)。
还有几个MVP的跑分图，你可以看着玩，也可以理解成为作弊，但是按英特尔的说法是：LucidLogix?Virtu?MVP集显与独显交火技术，适用平台：Z+I?I?IZ+I?I?I，我用的是华硕的Z，如果你是这两个平台你可以娱乐玩一下，但是网上说对DX游戏所带来的提升效果是很明显的。。。
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