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用matlab编写的自适应遗传算法, 分别实现了选择,交叉,变异等步骤,简单明了,很好用.

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遗传算法全局寻优参数，但训练时间较长；PID控制算法简单，却难以控制非线性复杂过程。将自适应遗传算法和PID相结合，可有效地改善控制效果。通过建立球杆系统机械部分模型、角度模型和电机模型，得到整个球杆系统的数学模型；设计基于遗传算法的自适应PID控制器，通过在线整定控制器参数，提高球杆系统的控制性能。仿真实验结果证明了该算法的控制效果良好，适应能力较强，具有算法简单、参数整定容易等优点。

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提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。针对传统遗传算法和自适应遗传算法存在“早熟”现象及收敛速度慢的不足,提出了一种改进的自适应遗传算法,并对交叉概率和遗传概率进行改进。仿真结果说明了改进的自适应遗传算法比传统遗传算法和自适应遗传算法在收敛性能和搜索能力上都有很大的提高。

在逆向物流供应链研究中，为了解决市场需求、供应商供货能力、回收产品数量等不确定问题以及逆向物流系统中存在的目标冲突，建立了制造商收益最大化和所选供应商不合格零件数最少化的多目标数学优化模型来确定最佳供应商选择、订单量分配以及提货点选址。运用基于模糊目标规划的蒙特卡罗仿真模型把多目标函数重构成单目标函数。采用自适应遗传算法（AGA）对单目标函数进行求解，并给出了最佳供应商选择及订单量分配。在此基础上讨论了不同权重分配下结果的优劣性及供应商选择风险。最后，针对不同权重分配，比较了自适应遗传算法和Gurobi求解。实验表明，对于该问题模型自适应遗传算法在解的运行速度以及精度上都优于Gurobi。