为优化某隧道工程中盾构刀盘的掘进性能,在研究滚刀布置规律的基础上,校核了刀盘的力学性能,最后利用遗传算法对滚刀的布置进行了改进优化。研究结果表明:优化后刀盘的径向不平衡力降低了61.22%,倾覆力矩降低了87.49%,破岩量方差降低了9.8%,达到了较好的优化效果,为刀盘刀具的合理布置提供了理论依据,对提高刀盘的受力性能和刀具的使用寿命具有重要的科学意义与工程价值。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

遗传算法TSP_CUDA 一种遗传算法，可使用CUDA体系结构（GPU）为TSP（旅行商问题）找到最佳解决方案。 这是我在USF进行的并行和分布式处理课程的最后一个项目，与Berkeley在2015年Spring发布的“并行计算机的应用程序”一起完成的。该项目的目的是使自己熟悉遗传算法的设计和实现，重点是学习如何在CUDA架构以及C ++的OpenMP库上编写并行代码。 概述： 该项目将在德克萨斯大学奥斯汀分校的Stampede.tacc超级计算机上运行。 该代码在踩踏群集的单个节点上运行，此刻使用Nvidia的CUDA调用单个GPU。 在CUDA中，执行内核（GPU功能），并由块和线程组成。 每个块最多可以有1024个线程，每个内核可以有〜65000个块。 我设计了一种算法，以便在每个GPU上创建一个填充，该填充由启动内核的NTHREADS * NBLOCKS组成。 例如，在一个流行

交叉概率和变异概率能够随适应度自动改变。

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

利用遗传算法求解函数最大值问题，函数为三元函数（z=f(x,y)）的形式，要求解的函数为：f=0.5-(sin((x.^2+y.^2).^0.5).^2-0.5)/((1+0.001*(x.^2+y.^2)).^2)

最标准的遗传算法,目标函数也是很基本的，很适合初学者。

遗传算法matlab实现 遗传算法 matlab 经调试 可实现

Matlab多种群遗传算法的函数优化算法-代码实例，包含谢菲尔德遗传算法工具箱

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果，提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点，合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程，避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题；采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分，并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例，对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明，所提算法分类效果显著，有较高的聚类质量和算法稳健性，具有工程应用前景。