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GAF1
- 利用遗传算法，对一个函数求取极值的一种方法，考虑到普通遗传算法中初始种群，对极值影响较大，程序的采用了多个初试种群同时学习，相互比较以求取极大值。-use of genetic algorithm, a function of a strike extreme methods, taking into account the general genetic algorithm initial population, Extreme right big impact and the procedu
sga
- 基本遗传算法的matlab源程序，bstr2rval.m为基本编码转为实际值子函数，createPop.m创建初始种群子函数，crossOper.m基因交叉子函数，indiEval.m个体实际值子函数，mutateOper.m基因变异子函数，selectOper.m选择算子子函数，sga.m基本遗传算法子函数-The basic genetic algorithm matlab source, bstr2rval.m as the basic coding to the actual value
GA_main
- 遗传算法整套源程序，包括初始种群，计算适应度值，选择，交叉变异等-Genetic algorithm source code package, including the initial population, calculation of fitness value, selection, crossover and other variant
Shop-scheduling-genetic-algorithm
- 遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法 -------------------------------------------------------------------------- 输入参数列表 M 遗传进化迭代次数 N 种群规模(取偶数) Pm 变异概率 T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间 P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目 输出参数列表 Zp 最优的Makespan值 Y1p 最优方案
基于遗传算法的 TSP 算法
- tsp问题（全称：TravellingSalesmanProblem），又称为旅行商问题、货郎担问题、TSP问题，是一个多局部最优的最优化问题，遗传算法是一种基于种群演变一种优化的算法，在此基础上的优化程序会自动寻找出最短路(TSP (full name: TravellingSalesmanProblem), also known as the traveling salesman problem, traveling salesman problem, but TSP problem is
多种群遗传算法的函数优化算法
- 多种群遗传算法的函数优化算法，可以实现基于多种群遗传算法的函数最优化问题(Multi population genetic algorithm function optimization algorithm, can be achieved based on multiple population genetic algorithm function optimization problem)
gaot
- tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设 置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算
chapter7多种群遗传算法的函数优化算法
- 用遗传算法去优化多种群问题，寻求目标的最优解(The genetic algorithm is used to optimize the multi-population problem and seek the optimal solution)
遗传算法求解VRP问题的技术报告
- 本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。(In this paper, genetic algorithm is used to solve the basic vehicle scheduling problem without
遗传算法案例
- 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithms are usually implemented in a computer simulation. The abstract representation of a certain number of candidate solutions (called individuals) in an optimization pro
cx5
- 本程序采用遗传算法接力进化，将上次进化结束后得到的最终种群作为下次输入的初始种群(This program uses genetic algorithm relay evolution, the final population after the end of the last evolution as the next input of the initial population)
智能算法程序
- 基于种群的变异和交叉的，简单的遗传算法的编程代码(Simple genetic algorithm programming code)
用MATLAB实现遗传算法程序.pdf
- 遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。(The basic steps of the genetic algorithm are as follows: 1) u
遗传算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。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。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm) is a computational model of biological evolutio
新建文件夹 (2)
- 遗传算法（Genetic Algorithm）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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。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。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如
Matlab代码
- 遗传算法 1、评估每条染色体所对应个体的适应度 2、遵照适应度越高，选择概率越大的原则，从种群中选择两个个体作为父方和母方 3、抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生子代 4、对子代的染色体进行变异 5、重复2，3，4步骤，直到新种群的产生。结束循环。(1. Evaluate the fitness of each chromosome. 2. Following the principle of higher fitness and greater probability of selectio
多种群遗传算法的函数优化算法
- 车辆路径问题VRP的matlab编程，里面包含距离矩阵和适应度函数和交叉，多种群遗传算法的程序(progrmming of vehicle routing problem)
遗传算法
- 理解遗传算法的入门程序，这里面每一个程序的代码都有标注。便于理解生成种群、遗传和变异过程，附带了一个算例，可以参考。(Understand the entry procedure of genetic algorithm, in which every program's code is marked. It is easy to understand the process of population, heredity and mutation. A numerical example is
ga
- 一种改进型遗传算法。主要利用多种群协同竞争的方法，来提升算法的精度和鲁棒性，避免算法不成熟而导致提前收敛。(An improved genetic algorithm.The method of multi-group cooperative competition is mainly used to improve the accuracy and robustness of the algorithm, and avoid the premature convergence of the a
量子遗传算法
- 以量子计算的一些概念和理论为基础，将量子计算和遗传算法相结合，利用量子位编码来表示染色体，用量子旋转门作用更新种群来完成进化搜索的一种概率优化方法。