基于遗传算法的神经网络

通过matlab平台，基于遗传算法的思想求三维曲面最值

为了利用遗传算法解决全局最短路径问题，提出了一种基于矩阵判断的编码方法。随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。利用LabVIEW进行仿真。仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。

现代优化算法是80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索（tabu search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithms），人工神经网 络（neural networks）。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目 标－求NP-hard 组合优化问题的全局最优解。

赛事链接：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-wd01 内容概要：赛题数据由训练集和测试集组成，具体情况如下： - 训练集：共有5070条数据，用于构建您的预测模型 - 测试集：共有1000条数据，用于验证预测模型的性能。 其中训练集数据包含有9个字段：性别、出生年份、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试、胰岛素释放实验、肱三头肌皮褶厚度、患有糖尿病标识（数据标签）。 在此基础上增加了两种训练策略的机器学习代码：官方的demo的ipynb代码和一个决策树实现的代码。 适用人群：初学数据挖掘、机器学习的新手 使用目标及场景：初学数据挖掘、机器学习，，提高实践技能 其他说明：学习交流。

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。具体详细说明 上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的说明README 蚁群算法：Ant_Colony_Optimization 遗传算法：Genetic_Algorithm 免疫算法：Immunity_Algorithm 粒子群：Particle Swarm Optimization

遗传算法用于机器人路径规划的matlab代码

基于遗传算法的simulink/PID参数整定(s函数） 在simulink中搭建仿真模型，并采用遗传算法优化PID控制器参数。 基础学习，详细中文注释，值得参考！！！！！！！！！

面向多目标优化问题的遗传算法的理论及应用研究.pdf

飞机方案多目标优化的Pareto遗传算法.pdf