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多式联运基于遗传算法求解多式联运低碳路径规划问题matlab源码

通过遗传算法GA来优化自抗扰模型的参数 以此来提高的优越性

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出。将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型。以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比。结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效。

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遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

在正常条件下，在萨哈农业研究站的实验农场种植了10种埃及大麦基因型（2个商业品种和8个育种系），并在埃及Elsharkia省El-hosainia平原农业研究站的实验农场中暴露了盐分胁迫条件。 ，以试图确定相对耐盐性的基因型。 磁化率指数（SI）用于估算相对应力损失，因为它考虑了屈服电位和应力强度的变化。 基于其高度耐受性指数值，将吉萨123、1号线，5号线，6号线和8号线的基因型视为耐盐基因型。 大麦基因型的特征是通过七个SSR标记和三个SCoT引物以不同的组合来识别遗传变异的程度并建立指纹图谱。 正常的SCoT反应会扩增15至19个单体长度的DNA单个片段。 通过在每个反应中使用两种和三种不同的引物组合，采用了一种新的策略来提高遗传多样性研究中的SCoT潜力。 扩增产物的Triple-SCoT和SSR的多态性百分比分别为94.44％和90.91％，而平均分没有。 在两个标记系统中，多态性片段/引物的“多态性”分别为17和7.14。 另一方面，Triple-SCoT表现出阳性和阴性基因型特异性标记的最高平均数。 使用这些不同的标记系统对研究的基因型进行聚类分析，发现四个树状图的拓扑结

某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点进行配送服务，每个客户点都有配送时间的限制。如果配送中心不能在时间窗内到达客户点将接受一定的惩罚。电动汽车有一定的容量限制。电动汽车的续驶里程有限，配送过程中可能需要进入充电站进行充电，其中电动汽车的充电时间比传统汽车加油时间长很多。物流配送中心如何规划配送中心的车辆行驶路径，惩罚成本和车辆行驶费用构成的总成本可以达到最小。 多种群遗传算法突破传统遗传算法仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索，不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化的综合结果。通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并作为判断算法收敛的依据。

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码

清华大学遗传算法PPT课件，英文版，遗传算法应用于通信领域。