通过GA遗传优化算法解决TSP商旅优化问题，matlab2021a测试

基于GA遗传优化算法的LQR控制器最优参数的仿真，在matlab2021a中仿真测试

基于GA遗传优化算法的TSP最优路径算法仿真，matlab2021a仿真 仿真结论如下 初始种群中的一个随机值: 12—>8—>7—>10—>2—>11—>6—>9—>13—>4—>5—>1—>3—>14—>12 总距离：63.0665 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 最优解: 9—>10—>1—>2—>14—>3—>4—>5—>6—>12—>7—>13—>8—>11—>9 总距离：29.3405 -------------------------------------------------------------

考虑“N-1”规划的matlab程序，采用了GA遗传优化算法，采用的IEEE6电网。matlab2021a仿真 %定义遗传算法参数 NIND=1000; %个体数目(Number of individuals) MAXGEN=100; %最大遗传代数(Maximum number of generations) GGAP=0.95; %代沟(Generation gap) trace=zeros(MAXGEN,2); %寻优结果的初始值 BaseV=crtbase([6 3],[3 5]);

GA遗传优化算法的matlab仿真，matlab2021a运行仿真 % 调用 my_ga 进行计算 % 求解问题的参数个数 10 % 自定义适应度函数名 my_fitness % 种群规模 100 % 每一代中保持不变的数目 50 (即交叉率0.5) % 变异概率 0.1 (1/10的个体发生变异) % 最大演化代数 10000 10000代 % 最小目标值 1.0e-6 个体适应度函数值 < 0.000001结束

基于遗传优化的三维路径规划算法输出收敛曲线和三维规划图，matlab2021a运行仿真 三维场景数据保存到excel中，通过matlab自动读取。 xyz = XYZ(id,:); tag = tag(id); alpha1 = 25; alpha2 = 25; beta1 = 20; beta2 = 25; theta = 30; delta = 0.001; m = min([alpha1,alpha2,beta1,beta2]); ds = m / delta; % 两次校正间的最大前进距离

pm=0.3;%变异概率 pc=0.6;%交叉概率 % Obs.S=[];%障碍物各个顶点 Data.Obs(1).S=[1,4;2,4;2,1;1,1];%每个顶点存储按照顺时针顺序排列 Data.Obs(2).S=[3,6;4,6;4,3;3,3]; Data.Obs(3).S=[6,4;7,4;7,1;6,1]; Data.Obs(4).S=[8,10;9,10;9,5;8,5]; Data.Obs(5).S=[10,14;14,14;14,12;10,12]; Data.Obs(6).S=[14,8;18,8;18,6;14,6]; [Pop R k]=intpop(Data,Data.size,Data.length); %生成初始种群

遗传算法求解vrp问题(为选择操作从新设计后程序) D是距离矩阵，n为种群个数 C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为适配值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 交叉概率Pc，变异概率Pm R为最短路径,Rlength为路径长度

连续方法是跟踪非线性动态系统平衡点解轨迹的一种基本方法，连续方法应用于电力系统来分析静态电压稳定，它可以克服常规潮流在极限点附近不能收敛的问题。

多目标遗传优化算法NSGAII求解微电网调度(Python&Matlab)