基于粒子群算法的移动机器人路径规划，可直接运行，障碍物比较简单，可以自己做调整，程序还不错

硬时间窗 遗传算法 matlab,基于遗传算法的多种运输工具或带时间窗的路径优化问题(VRP)的求解（MATLAB）代码

针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

这个简化的Matlab演示代码展示了如何使用Hybrid Firefly –遗传算法解决全局优化问题。 此混合算法是混合萤火虫–遗传算法的简化版本，旨在解决Zervoudakis K.，Tsafarakis S.，Paraskevi-Panagiota S.（2020）提出的一种新的混合萤火虫–遗传算法，用于解决离散产品线设计问题。最佳产品线设计问题。 在：Matsatsinis N.，Marinakis Y.，Pardalos P.（eds）学习和智能优化中。 LION2019。计算机科学讲座，第11968卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

信用评估是商业银行等机构防范风险的重要途径，为了提高信用评估的准确率，使用随机森林（RF）来建立风险评估模型。针对随机森林模型的性能与参数的选择和数据集不平衡比例密切相关，提出了一种基于随机森林的组合分类算法（KM-GA-RF）。以UCI数据库中的German数据集进行研究，通过K-means算法对标签进行类分解。而对于哪个类分成的簇数（ki）以及随机森林算法自身的参数：树数（n_estimators）、特征数（max_features），使用改进的遗传算法对其进行优化选取。实验结果表明，基于随机森林的组合优化模型与传统RF以及其他算法进行比较，RF的预测精度高于支持向量机等算法，达到0.765，而提出的组合优化模型的预测精度为0.815，提高了5%。

关于遗传算法的MATLAB程序，是M文件的，里头一共有好几个文件来着，要需要的话就下吧

粒子群算法解决TSP问题的关键在于全局最优值的定义和本次种群最优值的定义，本算例通过对点的位置进行最优值的定义，每次迭代各个点以概率的形式朝着全局最优和本次最优靠近。程序可直接运行，有部分程序说明。

文中通过对城市地下管线综合管理系统的研究,建立了基于GIS与遗传算法的城市地下管线合成模型,同时结合影响城市地下管线的众多因素,对遗传算法进行了改进,设计了城市地下管线最优路线的选取模型。并利用该模型对金昌市新建地下管线最优路线进行了选取,结果与实际非常吻合,这充分说明基于GIS与遗传算法的模型能够很好的利用于城市新建地下管线最优路线的选取。

【车间调度】基于遗传算法求解车间调度模型含GUI.zip

该脚本利用MATLAB-HFSS-API，在MATLAB中编写M×N阵列可重构天线的建模仿真脚本。为了快速地得到具有指定频率的开关组合状态，将遗传算法应用于该M×N阵列可重构天线。(The modeling simulation and script of M × N reconfigurable antenna array is written in MATLAB by using MATLAB-HFSS-API. In order to quickly get a switch array with target frequency, genetic algorithm is applied to M × N reconfigurable antenna array.)