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城市道路路内停车泊位设置规范（GA_T850-2009）

GA-TSP-MAP Genetic-algorithm for TSP and matlab GUI for word map simulation 遗传算法复现TSP问题，并构造matlab GUI，实现世界地图的TSP问题旅游路线最短Demo. 步骤一：打开guiyichuanyingyong.m运行，出现主界面； 步骤二：点击主界面左上角‘选择城市’菜单，出现子界面，选择你带你另一半想去的城市； 两个下拉，先选择左边下拉菜单选择世界区域，比如中国，然后点击右边下拉，选择想去的城市，选择城市之后，点击‘选择该城市’，如果选择城市重复，系统会提醒你选择重复； 选择完所有的城市之后，点击‘城市选择完毕’，将会自动退出子界面，并且在主界面上显示你的选择区域信息； 步骤三：选择GA遗传算法‘设为默认值’按钮，将会使用默认参数，如果不想，调参可在上面直接改。 步骤四：选择‘根据所选城市生成距离

遗传算法是进化算法的一种，算法的核心思想是通过选择（算子）、重组（交叉算子）和变异（算子）这三种基本遗传操作来实现优化问题的求解。流水车间调度问题（FSP）是与城市不对称情况下的旅行商问题难度相当的同一类型的NP完全问题中最困难的问题之一。在多数情况下很难用数学方法求解生产调度问题，数学计算和智能算法的结合往往是有效的。本文着重介绍利用遗传算法求解基本的流水车间问题，如何通过选择、交叉、变异等操作求解FSP的最优解，并求解出最优解收敛图、平均值收敛图以及画出相应的及其甘特图。

CNN_Genetic_algorithm:使用GA查找最佳超参数

MATLAB中遗传算法系统详细讲解，包学会，matlab自带的工具箱或者代码的遗传算法均有，欢迎大家来学习

ubuntu16.04 cuda9.0 nccl2.1.13 多GPU交互

GA 892.1-2010 消防机器人 第1部分：通用技术条件.pdf

本文件对PID参数kp,ki,kd进行寻优，以ITAE作为指标函数。 PSO 文件中有详细的参数设置和寻优过程 GA寻优与PSO寻优作为对比出现 figure1展示了随着迭代次数的变化，适应度函数的收敛情况 figure2展示了kp,ki,kd的迭代情况 ht 文件是用来画图的 问题解决思路.pdf 简要介绍了粒子群算法寻优的过程

混合PSO-GA算法的实现。 该存储库是Hsu-Chih Huang和Ching-Chih Tsai在论文“使用混合元启发式GA-PSO算法进行自主机器人导航的全局路径规划”中描述的算法的实现。 指示 如果尚未安装，请安装[PyGame库]（ ） 将所有源文件放在同一目录中。 如果在Windows操作系统下： 使用IDLE打开__main__.py并运行它 如果在类UNIX系统下： 打开一个终端 移至正确的目录 使用python __main__.py运行程序 去做 允许用户选择起始位置和目标位置 允许用户在其他搜索算法之间切换