在采用精英保留策略改进遗传算法的基础上,创新性地提出一种自适应双边界约束策略来改进遗传算法,使改进后的算法在提升搜索效率上效果显著,收敛性增强。实验数据表明,自适应双边界约束遗传算法应用于仓储管理的储位分配算法的寻优平均效率提升77.8%,寻优平均速度提升62.5%。

运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

遗传算法基本，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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程,下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。

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二维遗传算法matlab代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是一个快速而全面的机器学习系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的方方面面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 核心算法是用Java实现的并且自成体系。 核心核心机器学习库。 Scala Scala中的高级操作员。 数学线性代数，统计分布，假设检验，随机数生成器，排序，特殊函数，各种核，距离和rbf函数。 数据解析器，用于arff，libsvm，定界文本，稀疏矩阵，微阵列基因表达数据。 图在邻接表和矩阵上的图算法。 插值一维和二维插值。 NLP自然语言处理。 基于Plot Swing的数据可视化库。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core</

GA-ANN Use genetic algorithm to optimize the backpropagation neural network. 简介：这是一个利用遗传算法实现BP人工神经网络的matlab代码，可用于实现2层（隐藏层数=1，不计输入层，则共2层）的BP-ANN。 原作者为： 由于云盘易失效，在此备份。

通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

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