nsga2算法matlab代码MATLAB中的NSGA-II 这是MATLAB中非主导排序遗传算法II（NSGA-II）的实现。 有关更多信息，请访问以下URL： 引用这项工作 您可以按如下所示引用此代码： Mostapha Kalami Heris，MATLAB中的NSGA-II（URL：），Yarpiz，2015年。

串行工序，多工序串行

本书全面系统的介绍了遗传算法的基本理论和方法，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。

matlab匹配滤波代码GAVerb 这个存储库包含Matlab和C ++源代码，这些代码是我在Will Pirkle领导下在迈阿密大学攻读硕士学位论文时开发的。 这项工作研究了遗传算法在指导FDN混响参数自动设计以感知上匹配目标房间冲激响应声音方面的应用。 有关算法步骤的更多信息，请参见或 该优化算法是使用全局优化工具箱的遗传算法在MATLAB中实现的。 在每次迭代过程中，都会通过从MATLAB调用的命令行应用程序来进行数字运算以生成用于比较的每个合成FDN IR。 文件夹组织 根文件夹包含以下目录： matlab：所有Matlab的源代码都在这里 C ++：名为fdnreverb的命令行FDN处理实用程序的Xcode项目和源 声音：输入和输出音频片段 入门 GAVerb MATLAB源有一个依赖项MIRToolbox，它是许多音频实用程序的集合。 摆脱这种依赖关系会很高兴，但是现在，这是必要的。 它是免费的，但您需要从所有者的网页上填写下载请求表。 将下载的根文件夹添加到您的MATLAB路径中。 在MATLAB中， cd gaverb 。 这是因为某些脚本假定当前目录为此存储库的顶

对一个分布在[-3，3]X [-3，3]定义域范围内的二元函数进行寻优，轮盘赌，二进制和格雷码以及适应度函数可以选择

【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割

6.变异概率与变异算子 GA中的变异运算，是指对个体染色体编码串中的某些基因值作变动，从而形成一个新的个体． 交叉运算是GA中产生新个体的主要方法，决定了算法的全局搜索能力． 变异运算是产生新个体的辅助方法，决定了算法的局部搜索能力． (1)变异概率(Pm)．通常取Pm＝0.0001～0.1． (2)变异算子． 在所有个体的编码串范围内随机地确定基因座． 以设定的Pm对这些基因座的基因值进行变异． 变异算子的设计包括：如何确定变异点的位置和如何进行基因值的替换．

Matlab实现遗传算法（二进制编码）重点选择selection算法

基于遗传算法的主动悬架最优控制方法研究，张国胜，方宗德，线性二次型调节器（LQR）在工程上广泛应用，但其存在权重矩阵确定困难的不足，本文将遗传算法应用于LQR控制中，提出了一种改进的最

合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。轧制规程涉及的有关数学模型和需要考虑的约束条件较多，因此其优化设计也较为复杂。应用遗传算法进行轧制规程优化设计，即以负荷均衡和板形良好为目标，在一定的约束条件下，对压下率分配比进行编码。通过遗传算子操作并保留每代优势个体，从而得到冷连轧轧制规程。对某1370冷连轧机进行设计比较，表明该方法优化速度快，适合在实际中应用。