为了解决现有的堆石料非线性本构模型参数估计方法预测精度低问题,提出了基于遗传算法的材料非线性本构模型参数反演方法.采用Duncan-Chang非线性本构模型描述堆石料的应力-应变特性.建立了堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷关系的近似解析计算方法.根据实验室堆石料三轴压缩实验观测数据,反演得到了堆石料的本构模型参数.研究结果表明:与现有的参数估计方法相对比,新方法预测的应变值与实验观测值具有较高的拟合精度.

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针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题, 提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进, 并有针对性地设计罚函数, 采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间, 实现自动平行泊车。仿真结果表明, 该算法能快速有效地完成泊车, 车辆损伤小, 对空间的要求最低。

基于模拟退火遗传算法的全向AGV路径规划的学习与实现的matlab代码，包括地图生成，交叉重组、变异重组等功能代码的实现。

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常见的图形算法主要有以下几种：栅格法，拓扑法，自由空间法和可视法。栅格法根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格由状态表示，即占用状态和空闲状态，指示栅格位置是否是障碍物。路径规划算法占用一个栅格，并通过搜索自由栅格并避开障碍物来规划由多个栅格组成的路径。拓扑方法将机器人的工作环境图规划成几个小空间，并通过小空间之间的连接线建立拓扑网络结构，路径规划算法搜索拓扑网络以规划由拓扑连接线组成的路径。自由空间法将实际环境规划成两个区域，即可移动区域和不可移动障碍区域。组合连接可移动区域中每个线段的中点形成地图模型，移动机器人在其中进行路径规划。视觉方法将初始位置，障碍的各个转折点和目的地两两相连，组成多线段路径结构。通过路径规划算法，可以在这些线段上规划从起始位置到目的地的完整路径。

遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测，GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 本资源包含遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码