在对实际生产部门工艺流程和排产方式进行分析的基础上,建立有关模型,提出基于遗传算法的优化计算方法,并将其应用于生产调度系统中,对生产线上排产调度进行优化,取得令人满意的效果。该方法对解决实际优化调度问题以及现场人员的实际生产调度工作,都具有一定指导意义。

Matlab实现遗传算法（二进制编码）重点解码decoding算法

随着间歇性电源(分布式风电、光伏)在中、低压配电网中渗透率的提高，多个微电网可能共存于一个区域配电网中，各微电网间能量互济与协调控制的微电网群技术开始引起广泛的关注。以微电网研究为基础，分析了微电网群的典型特征及拓扑结构。以微电网群功率波动为研究对象，建立了微电网群功率波动熵值的动态调度模型，采用量子粒子群优化算法进行求解实现优化控制。仿真结果验证了所提微电网群功率优化控制方法的正确性和有效性。

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改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载

采用神经网络和遗传算法, 对温室栽培番茄生长过程中主要器官——茎的生长过程进行了建模. 温室番茄
的生长过程具有控制变量多、生长过程复杂等特点. 采用基于径向基函数(RBF) 神经网络的辨识方法建立了温室栽
培番茄生长的模型, 以温室中番茄的实测数据为训练和预测样本, 采用遗传算法进行训练. 仿真结果表明, 该方法较
其他方法更适合于温室番茄生长过程的建模.

1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

针对目标函数系数和约束条件系数均在椭球扰动集下的不确定多目标线性规划, 提出了椭球扰动集下的鲁棒多目标线性规划问题。基于每个目标均需获得鲁棒解的假设下给出了定理及证明, 以此把原问题转换为具有二阶锥约束的确定性多目标优化问题。设计了一种混合策略求解算法, 整体流程采用多目标遗传算法, 局部采用SOCP优化软件Sedumi进行计算, 从而获得不确定多目标线性规划的鲁棒解集, 并通过数值算例验证了该算法的有效性。

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出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其他算法作了比较，试验结果表明，微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。