吃豆子遗传算法引擎 遗传算法的实现来玩改良的吃豆子游戏。 该项目基于 Atif M. Alhejali 和 Simon M. Lucas 的论文 Evolving Diverse Ms. Pac-Man Playing Agents Using Genetic Programming ( ) git repo 根目录下的 pacman_results.pdf 文件中提供了示例数据，并显示了大约 230 代的 1000 pacmen 运行。

遗传算法（genetic algorithm）.doc

matlab中遗传算法代码遗传算法-matlab Matlab的非常简单的遗传算法实现，易于使用，易于修改且运行速度快。 甚至也有一些可视化。 跑步 运行FunctionOptimization脚本。 修改优化功能 将您自己的函数替换为EvaluateIndividual.m脚本。 请注意，这种遗传算法会尝试使输出最大化，因此请根据需要反转功能。 现在，它试图找到一个双变量函数的峰值。 可以对其进行调整以针对两个以上的可变函数进行优化。 修改遗传算法参数 所有参数都位于FunctionOptimization.m脚本中。 人口规模->人口中的个人人数 numberOfGenes->每个染色体的位数 crossoverProbability->两个人之间发生交叉的概率 突变概率->个体发生突变的概率 TournamentSelectionParameter->用于计算要在锦标赛中选择的个人的概率的参数->'p *（1-p）^ k'，其中k表示锦标赛池中第k个最差的个人 variableRange->基因将被解码的范围。 基本的参数最大值和最小值 numberOfGenerations->

货架分配问题 用爬山，模拟退火和遗传算法解决货架分配问题 问题描述 我们必须将各种物质分配到实验室的不同架子上，以使任何一种物质都不在一起React并引发化学React。 在每行的输入中，我们使用触发化学React的编号和其他编号列表来处理物质。 在架子上找到某种物质，以最大程度减少架子和化学React的数量。 文献资料 表类： 用于保存输入数据并为爬山和初始化退火设定初始状态以及遗传算法的填充 List [] subs是列表的数组，用于放置在同一架子上的物品，它会触发化学React。 数组的索引表示项目编号。 例如：subs [1] = {2，3}表示如果将项目＃1与2个项目（2或3）中的任何一个放置在一起，则会引起化学React。 在init（）/ init（long seed）中，它对货架上的物品进行随机配置 节点类别： 建立用于爬坡和模拟退火的树数据结构 String []项

目标函数最小化matlab代码遗传算法代码 用于解决优化问题的遗传算法的MATLAB实现。 该程序采用以下格式输入： 目标函数-最小化为0 /最大化为1 位精度 基因的种群。 交叉概率 变异概率 不。 变量，后跟变量名称及其边界。 程序返回最优值（近似最优解或局部最优）。 明智地选择交叉概率和突变概率，以确保程序不会停留在局部最优值或平稳状态。

matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm 遗传算法的Matlab实现，包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中，其余的通用。 第一个例子，求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子，给出了一系列点，利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点，这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3

Simple-Genetic-Algorithm 基本遗传算法（SGA）的MATLAB实现 Reference:

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

该软件包含两个示例 gatest.m 和 gatest.1。通过运行默认文件夹中的程序。 可以确定分配的最小燃料成本和传输损失。 % 示例系统摘自 Haadi Sadaat 教授的《电力系统分析》一书示例 7.8 % 数据矩阵应该有 5 列燃料成本系数和工厂限制。 % 1.a ($/MW^2) 2.b $/MW 3.c ($) 4.下限(MW) 5.上限(MW) %no of rows 表示植物的数量（n） % x=[0 0] 全局数据 B B0 B00 Pd 数据=[0.008 7 200 10 85 0.009 6.3 180 10 80 0.007 6.8 140 10 70]； % 损失系数它应该是大小为 nXn 的方阵，其中 n 是% 植物B=.01*[.0218 .0093 .0028;.0093 .0228 .0017;.0028 .0017 .0179]; B0 = [

Genetic Algorithm Optimization Toolbox matlab遗传算法优化工具包