MATLAB遗传算法开发实例，可以用于参考和套用

K-means聚类,FCM-matlab实现，GA特征提取-matlab-sonar,Iris,sonar,不需要额外拓展包，下载即可运行，自写可直接。

Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数据预处理； 4)探索性数据分析； 5)特征工程； 6)机器建模； 7)模型评估； 8)实际应用

matlab减影代码 GA-CEC2014-Test 任务安排： 看完pdf书籍的第26页-33页，结合其中的例题，弄懂二进制编码的遗传算法的工作机理；实现二进制编码的遗传算法；思考并回答： （1）什么是遗传算法？遗传算法的起源是什么？ （2）遗传算法是如何工作的？ （3）最早提出遗传算法的人物是谁？遗传算法的发展历程如何？ （4）发展历程中，有什么代表性的人物和著作？ 了解并掌握实数编码的遗传算法，思考遗传算法实数编码与二进制编码的不同之处以及优势，实现实数编码的遗传算法； 基于所实现的实数编码的GA算法，在CEC2014 benchmark上测试GA算法的性能；主要在单峰优化问题F1、F3；多峰优化问题F8、F12；混合优化问题F18、F20和复合优化问题F25、F30，8个函数上测试GA算法的性能；所有测试函数的公式以及定义请参考所发的英文文档。 基于以上8个函数，测试各个参数对算法性能的影响：GA中population size、变异概率、交叉概率等对算法的影响；不同类型的优化问题上，参数对算法性能的影响可能不一样，需要分类分析；其中交叉概率从0.9以0.1步长递减至0.1；变

PPT对GA遗传算法原理的详细讲解和分析并举例。

matlab运用GA求解 clc clear %%遗传算法的参数 maxgen=100; %迭代次数 sizepop=50; %种群规模 pcross=0.75; %交叉概率 pmutation=0.25; %变异概率 n=5; %n表示基因的个数 p=10; %p表示权限的个数

基于遗传算法求解TSP问题，内容详细，包含遗传算法和TSP问题的讲解，具体实现子代码、完整代码以及每行的详细解释

有中文解释

本课题是在之前BP预测温度的基础上进行优化，加入GA（遗传算法），其中MSE、R^2等参量明显比BP网络单独预测效果好的许多

GA_遗传算法_C#代码。。。。。。。。。。。。。。。。。