本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章：遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。内容既涵盖了遗传算法在传统优化问题中的新进展，又涉及了目前在供应链和物流研究中相当热门的话题。本书论述严谨、深入浅出，并有大量图形和表格，便于读者深入理解其内容。
2021-11-23 13:04:30
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【优化求解】基于生物地理学结合重力引力搜索优化求解算法matlab源码.md
2021-11-10 15:44:05
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飞蛾扑火优化(MFO)算法是一种新颖的群智能优化算法,该算法的主要灵感来源于飞蛾在自然界中被称为横向定位的飞行方式.作为一种新提出的仿生群智能优化算法,分析了飞蛾扑火优化算法的生物学原理,对算法的实现过程建立了数学模型.通过典型的函数优化对算法进行了仿真测试,结果显示飞蛾扑火优化算法是可行性的、有效的.最后,对将来的工作做进一步的展望. 本算法使用Java语言实现的飞蛾扑火优化算法。
2021-11-07 18:40:53
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以下混沌图已集成到 BBO 算法中： 切比雪夫地图圆形地图高斯/鼠标图迭代映射物流地图分段图正弦图歌手地图正弦图帐篷地图
CBBO1 到 CBBO10 有混沌选择算子
CBBO11 到 CBBO20 有混乱迁移算子
CBBO21至CBB30具有混沌突变算子
CBBO31至CBBO40结合了混沌选择和迁移算子
CBBO41 到 CBBO50 结合了混沌选择、迁移和变异算子
请注意，除主文件外，其他文件最初由 Dan Simon 教授编写，但由我们修改以开发 CBBO 算法。 您可以在以下位置找到 BBO 算法的原始源代码： http : //academic.csuohio.edu/simond/bbo/
CBBO算法是以下论文的源代码：
主要论文：
S. Saremi、S. Mirjalili、A. Lewis，基于生物地理学的混沌优化，神经计算和应用，印刷中，2014 年，Spr
2021-11-06 20:35:13
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