美国北卡罗来纳大学的gaot遗传算法工具箱 使用方法： 1 将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下，具体路径视安装情况而定，例如： C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox。 2 将GAOT工具箱路径加入Matlab文件路径之中。 流程为：File-->Set Path-->Add Folder。即，将C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夹加入该路径系统中。 3 重新启动Matlab，运行即可。 4 一般情况下，会出现如下情况。 安装遗传工具箱后出现问题：Warning

点击matlab设置路径 添加并包含子文件夹 选中文件 保存 即可编辑程序时调用gatbx工具箱

遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此匹配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。 遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。

MATLAB遗传算法工具箱（gatbx），谢菲尔德大学（The University of Sheffield）

已经将谢菲尔德大学的遗传算法工具箱通过数据修改改成现在版本可以使用的。

谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱，所有文件名改为小写了，亲测可用

基于Matlab遗传算法工具箱的梯级水电站优化调度.pdf

基于Matlab遗传算法工具箱的函数优化问题求解.pdf

基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现.pdf

工具箱包含使用自定义遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），多旅行商问题（MTSP）和其他变化的几种功能