最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化，但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难，同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定，改进也一般通过编码机制，选择策略，交叉变异算子以及参数设计等方面，对于算法的整体结构并没有大的影响。这样对于遗传算法来说，就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft，本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜索为例子对使用方法进行了介绍。GitHub:https://github.com/PytLab/ga
2022-12-13 09:38:18
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为解决柔性制造系统中工件流与刀具流并存情况下的调度优化问题,以用完成时间最短为目标,建立了工件流一刀具流综合调度数学模型,提出了双重遗传算法并对模型进行优化求解。外层遗传优化求解可行工序加工序列,内层遗传优化进行最优可行刀具分派方案的搜索,搜索结果的适应度则作为外层优化解的评判标准。实例分析结果表明:双重遗传算法在取得各工件优化排序的同时,还获取了各类刀具的优化分派,与传统的规则调度相比,系统的完工时间及等刀时间分别减少了19.7%和20.4%。
2022-12-12 11:26:46
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f(1)=2*x(1)^2-3*x(2)^2-4*x(1)+5*x(2)+x(3)
基于遗传算法求最大最小值matlab代码
遗传算法（GA）可能是最早开发出来的模拟生物遗传系统的算法模型。它首先由Fraser提出，后来有Bremermann和Reed等人再次提出。最后，Holland对遗传算法做了大量工作并使之推广，因此被认为是遗传算法的奠基人。遗传算法模拟了基因进化，在这个模型中，个体的性状通过基因型表达。选择算子（模拟适者生存）与交叉算子（模拟繁殖），是遗传算法的主要驱动算法。
2022-12-12 09:28:43
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【优化调度-车间调度】基于遗传算法求解车间调度问题matlab源码2.zip
2022-12-08 09:37:02
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灾害发生后的关键救援期内，应急物资有限且受灾点对应急物资的需求具有不确定性。为提高应急物流工作效率，需对应急资源分配和运输车辆路径进行统一优化决策。针对救援关键期内应急物资可能供应不足的特点，在假设物资需求为随机服从正态分布的前提下，以最小化供应不足和供应过量所带来的损失、运输成本和车辆使用成本等为优化目标，考虑服务时间窗和车辆装载能力等约束，建立了随机需求环境下应急物流车辆路径问题的优化模型，并基于遗传算法设计了模型的求解方法。算例分析表明，所提出的优化方法运算快捷且结果合理，可为相关决策者提供科学的决策依据。
2022-12-06 20:31:37
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针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵（Hankel矩阵）结构的确定，以及有效奇异值的选择两个关键问题，提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先，利用原始信号构造Hankel矩阵，运用遗传算法对矩阵结构进行优化，然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解，最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数，对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换，还原原始信号，达到去噪目的。通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换（FFT）去噪方法相比较，结果表明该算法具有良好的去噪效果。
2022-12-05 20:51:50
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Tsp标准测试集+遗传算法和迭代邻域搜索的java代码，代码内部有详细的注释和应用，求解效果不错！！！值得学习
2022-12-05 20:46:48
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TSP问题的遗传算法（GA）、动态规划（DP）和蚁群算法（PSO）的python实现（含报告）
包含遗传算法的word报告，代码都可以跑通，安装必须依赖即可。
本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；
使用蚁群优化算法或者粒群优化算法求解TSP问题。
2022-12-05 09:28:34
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前者的贡献在于将量子多宇宙的概念引入遗传算法，利用多个宇宙的并行搜索，增大搜索范围，利用宇宙之间的联合交叉，实现信息的交流，从而整体上提高了算法的搜索效率。但算法中的多宇宙是通过分别产生多个种群获得的，并没有利用量子态，因而仍属于常规遗传算法。后者将量子的态矢量表达引入遗传编码，利用量子旋转门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。但该算法主要用来解决0-1背包问题。编码方案和量子旋转门的演化策略不具有通用性，尤其是由于所有个体都朝一个目标演化，如果没有交叉操作，极有可能陷入局部最优。
2022-12-04 22:22:56
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