通过新一代高级语言Julia实现标准粒子群算法，代码简洁，注释全，可拓展性强 可直接用于求解无约束工程优化问题，也可基于此代码进行算法学术改进，算法应用拓展 输入：决策变量数，种群规模，粒子群算法参数，最大迭代次数 输出：最优解，最优适应度，测试问题三维描述图，动态粒子群更迭图，收敛迭代图

本文档包含main.m,pso.m,schaffer2.m文件，能够直接用于无约束优化问题求解，可在此基础上，对标准算法进行学术改进，和工程应用拓展。 该算法思路清晰，算法精简，注释全，可拓展性强。

摘要：提供一种改进遗传算法的AGV动态路径规划算法,其中，针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷，基于相连的路径片段组成的三

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

单亲遗传算法：现状与展望，李茂军，罗安，首先介绍单亲遗传算法的诞生背景和特点，然后介绍单亲遗传算法的理论和应用研究现状，最后给出了单亲遗传算法的进一步研究方向。

遗传算法优化SVM分类 程序完整 亲测可用！

008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测 Matlab代码实现过程

本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下： 与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。具体步骤是设定一个变异概率p ，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最后使得遗传算子比较高效。

经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法经典遗传算法

多目标遗传算法优化PID参数,是M文件。内容很详细，有需要的可以下载