车间调度问题，用遗传算法实现，并给出源代码，希望对大家有用

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。附件为GAmatlab代码

电力行业的发展所带来的环境问题日益突出，为发展低碳电力，将碳交易引入调度目标。构建以能耗成本与碳排放成本最小为目标的理想节能调度模型以及以发电燃煤成本与碳排放成本最小为目标的合同电量节能调度模型，分析碳交易下2种节能调度模式对火电的影响，并构建生物质与火电联合调度模型作为碳交易与节能调度双重约束下的应对模式。从节能减排、发电效益、机组运行3个方面构建调度效果评价指标体系。算例研究表明：高排放高耗能机组发电份额被进一步削减；理想模式比合同电量模式有较多的节能减排量、较高的发电收益及较差的机组运行稳定性；应对模式在3个方面都优于另外2种模式，通过分析碳交易对联合调度的影响验证了应对模式的合理性。

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多种群遗传算法，改进了遗传算法中容易陷入局部最优解的缺点。在一定程度上提高了收敛速度。需要添加移民算子和精英种群选择部分代码。

基于多种群遗传算法的测试用例的自动生成

【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

matlab代码粒子群算法利用生物启发算法优化光学锥度 该存储库包含用于实现光学锥度优化的Matlab源代码（使用Comsol Multiphysics建模）。 使用的算法是遗传算法和粒子群优化

针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足，提出了多项目资源均衡优化的概念，建立了多项目资源均衡问题模型。在此基础上给出一种遗传算法的求解方法，在算法中有效地利用了网络计划图的拓扑排序，减少了遗传操作过程中非法个体的修复计算量，加快了算法的收敛速度。实例计算表明，多项目资源均衡优化可以有效地实现整个企业资源的均衡配置，遗传算法在求解该问题时具有可行性和高效性。