提出利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法,应用遗传算法选择在线支持向量机的参数,将选择的参数代入在线支持向量模型,对前7 d的风速进行预测,实验结果证明了该方法的可行性。

基于遗传算法的电力系统无功优化.docx

【优化选址】基于遗传算法求解多城市多应急物流中心选址问题含Matlab源码

基于遗传算法的联合运输路径优化，肖天国，符卓，联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展，联合运输成为了一个热点问题。而

【车间调度】基于遗传算法实现柔性车间调度问题附Matlab代码

基于遗传算法的PID参数整定研究 基于遗传算法的PID参数整定研究（七-九）是基于精确的传递函数进行优化，其本质是将优化对象简化为一阶或者二阶的传递函数，在.m程序上进行编写其零极点模型，从而应用遗传算法对其进行参数整定。 然而，实际情况是大多数的被控对象往往其传递函数难以获得，无法运用经典控制理论进行合理化的模型建立。比如针对含有SVPWM的双闭环矢量控制系统，含离散元器件的系统，以及非线性的单元等等。因此，有必要建立一种直接联合Simulink仿真模型的在线参数整定。 ———————————————— 资源介绍的链接：https://blog.csdn.net/qq_42249050/article/details/106117671

作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。JSP问题描述：一个加工系统有M台机器，要求加工N个作业，其中，作业i包含工序数为Li。令，则L为任务集的总工序数。其中，各工序的加工时间已确定，并且每个作业必须按照工序的先后顺序加工。调度的任务是安排所有作业的加工调度排序，约束条件被满足的同时，使性能指标得到优化。 遗传算法是一种应用领域很广，解决问题效果较好的一种启发式算法，在解决调度问题中有很好的作用。 用matlab程序解决作业车间调度问题的小例子，程序可运行，可画出进化图与甘特图。内附算例与程序说明。

作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。 JSP问题描述：一个加工系统有M台机器，要求加工N个作业，其中，作业i包含工序数为Li。令，则L为任务集的总工序数。其中，各工序的加工时间已确定，并且每个作业必须按照工序的先后顺序加工。调度的任务是安排所有作业的加工调度排序，约束条件被满足的同时，使性能指标得到优化。

在分析单目标优化缺陷的基础上,构建了车间多行布局物流成本和空间利用率多目标组合优化模型。设计了车间多行布局遗传算法,针对自动换行、两行布置和三行布置三种不同布局策略的编码方式、遗传操作和适应度函数进行了研究。以某车间布局为实例,分别在单目标和多目标情况下,通过Matlab编程对三种不同布局策略进行了遗传运算,验证了算法的收敛性、实用性和有效性。该模型及算法对车间进行多目标多行布局具有借鉴意义。

针对流水车间的调度，用遗传算法进行求解，并采用C语言加以编程。