第一童 绪论 1.1 遗传算法的生物学基础 1.2 遗传算法简介 1.3 遗传算法的特点 1.4 遗传其法的发展 1.5 遗传算法的应用 第二章基本遗传算法 Z．1 基乍遗传算法描述 2．2 基本遗传算法的实现 2．3 基本遗传算法应用举例 第三章 遗传算法的基本实现技术 3.1 编码方法 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子 3.5 变异算子 3.6 遗传算法的运行参数 3.7 约束条件的处理方法 3.8 遗传算法工具箱 第四章 遗传算法的高级实现技术 4.1 倒位算子 4.2 二倍体与显性操作算子 4.3 变长度染色体遗传算法 4.4 小生境遗传算法 4.5 混合遗传算法 第五章 并行遗传算法 5.1 遗传算法的并行化 5.2 实现并行遗传算法的标准型并行方法 5.3 实现并行遗传算法的分解型并行方法 5.4 伪并行遗传算法 第六章 遗传算法的数学理论 6.1 模式定理 6.2 积木块假设与遗传算法欺骗问题 6.3 隐含并行性 6.4 遗传算法的收敛性分析 6.5 适应度函数的自相关分析 第七童 遗传算法的应用 7.1 数值函数优化汁算 7.2 多目标优化 7.3 求解装箱问题的遗传算法 7.4 求解旅行商问题的遗传算法 7.5 离散空间下机器入路径规划的遗传算法 7.6 连续空间下机器人路径规划的遗传算法 第八章 进化计算 8.1 进化计算概要 8.2 遗传算法 8.3 进化策略 8.4 进化规划 8.5 三种典型进化算法的比较

利用遗传算法解决一维装箱问题，并利用matlab实现

FFD解决背包问题，主要初始数据在FFD函数当中，可以直接修改，另外有一个简单的彩色画图函数，可以将结果表示出来。物品通过一个坐标三个长度表示。FFD是最常见的装箱算法，虽然代码很初级，但很适合学生党使用。

针对梯形箱子的三维装箱问题，提出了一种基于空间分割的构造性启发式算法，根据梯形箱子三维装箱问题的特点，设计了相应的空间分割策略、空间合并策略与空间重组策略，在此基础上加入遗传算法，提高算法局部与全局搜索能力。实验结果表明，该算法能有效处理梯形箱子三维装箱问题。

实验2装箱问题-贪心算法

该项目包含使用遗传算法解决的装箱问题的解决方案。 该项目中的代码是作为2007年南里奥格兰德州联邦大学（UFRGS-巴西）组合优化课程中问题的解决方案而创建的。

三维装箱问题的模型与改进遗传算法

IP核组合优化问题的PSO求解

装箱问题的遗传算法实现

装箱问题遗传算法MATLAB实现.doc，这份文档介绍了装箱问题遗传算法MATLAB实现，装箱问题遗传算法MATLAB实现.doc