采用了保优的选择遗传算法 终止条件的判断是：到达一定的代数。可改进为：相邻若干代的种群平均适应值的变化来判断。若相邻若干代的种群平均适应值为变化或者是变化小于某一阈值，表示算法已经收敛，则退出算法。 选择算子：轮盘赌选择； 交叉算子：单点交叉,随机选择计算此适应度值，若大于当前最佳适应度值则降低交叉概率，否则不变； 变异算子：模板,对于优势个体，除采用低概率变异外，变异位置应采取权值越大，变异概率越小的原则,而对劣势个体则相反.,Paul used the choice of excel

线性递减权重粒子群优化算法是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 -Linear decreasing weight particle swarm optimization starting from random

遗传算法解决jsp问题的matlab代码，输出种群内适应度均值和最优值图像，输出甘特图-Jsp genetic algorithm to solve the problem matlab code output within the population mean fitness and the best value of the image output Gantt

采用以超稳定性与正性动态系统理论为基础的设计方法设计MRAS自适应律，从仿真结果可以看出，当电机从零速上升到参考转速600r/min，转速估计误差在转速的上升阶段有较大值，但随着转速上升且稳定运行后，转速误差估计逐渐减小，转子位置的估计误差也逐渐减小。