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指出遗传算法的不足，将免疫学原理引入遗传算法，进而形成免疫遗传算法。针对免疫遗传算法在优化问题中的研究现状，从编码技术、先验知识、操作算子、混沌理论引入、多种群方式、与小生境理论结合等方面进行了总结，指出了不足之处，最后探讨了免疫遗传算法需要进一步研究的问题和发展方向。

基于遗传算法和粒子群优化算法的信道分配研究，文中介绍遗传算法和粒子群算法各自的优缺点，并进行结合算法进行信道分配

遗传算法在MatlAB上的工具箱的使用说明，包括一些基本操作和使用规则，对遗传算法的快速开发和上手，具有指导意义

运用C语言编写的遗传算法，将文档中代码直接复制粘贴，就可直接运行。

遗传算法是一种优化的组合搜索算法，本压缩包给出了遗传算法的原理，及其相关的二进制和十进制算法实例

遗传算法GA优化xgboost模型，python书写，代码用第三方数据集

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基于遗传算法的高校智能排课平台是基于SpringBoot+Mybatis为后台框架的系统，前端使用了ElementUI作为前台展示模板，一共两个端，分别是教师端和用户端。使用了遗传算法作为理论支撑和实现，优化了系统 课程自动排课系统，该系统分两种角色：管理员与普通用户； 主要功能包括： 首页：查看分课、查看课表、查看空教室； 班级设置：添加班级、分配课程、编辑、删除课程； 教室设置：添加教室、编辑、删除； 课程设置：添加课程、编辑、删除； 教师设置：添加教师、编辑、删除； 排课管理：调整排课、删除排课； 用户管理：添加用户、编辑、删除； 具体功能演示可以查看B站：https://www.bilibili.com/video/BV1b24y1L7Qo/?spm_id_from=333.999.list.card_archive.click

库加 使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类 COUGAR是一个系统，能够减少高维恶意软件行为数据，并借助多目标遗传算法来优化该数据的聚类，以标记未知恶意软件。 此与以下论文相关： 和 。 2020年。COUGAR：使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类。 在2020年7月8日至12日在墨西哥坎昆举行的遗传与进化计算会议（ ）上。 ACM，美国纽约，纽约，共9页。 建立 设置virtualenv： # This may require you to install the python3-venv package # You can do so on a Debian-based s