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

作业车间调度的空闲时间邻域搜索遗传算法.docx

本代码有为解决旅行商问题的代码， 有蛮力法解决，遗传算法解决两种解决方法的代码 其中遗传算法的部分又写了简单的界面，代码放在Visual_TSP文件夹中 可视化部分的代码写的不是很好，仅供参考。 遗传算法的参数可以调节，我这儿设置的也是感觉比较合适的参数值，不是最好的。 编译环境 VC6.0 MFC6.0

模拟退火遗传算法的matlab程序，从二维到多维。同时可解决带有等式和不等式约束的优化问题。使用时可直接修改目标函数和约束条件。适合新手学习。

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷, 提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识, 使粒子种群的多样性得到量化, 采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理, 使之获得继续搜索的能力, 从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明, IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。

本代码基于matlab实现了遗传算法解决TSP问题，并且对不同城市的个数进行了对比

【优化选址】基于遗传算法求解多城市多应急物流中心选址问题含Matlab源码

遗传算法嵌入粒子群算法优化LSSVM回归预测模型 pso-ga-lssvm 遗传算法嵌入粒子群算法优化LSSVM回归预测模型 直接替换数据就可以运行

BP神经网络 BP神经网络-minist BP神经网络-函数拟合 遗传算法 基于python实现的可运行实验代码

matlab中遗传算法代码遗传算法-matlab Matlab的非常简单的遗传算法实现，易于使用，易于修改且运行速度快。 甚至也有一些可视化。 跑步 运行FunctionOptimization脚本。 修改优化功能 将您自己的函数替换为EvaluateIndividual.m脚本。 请注意，这种遗传算法会尝试使输出最大化，因此请根据需要反转功能。 现在，它试图找到一个双变量函数的峰值。 可以对其进行调整以针对两个以上的可变函数进行优化。 修改遗传算法参数 所有参数都位于FunctionOptimization.m脚本中。 人口规模->人口中的个人人数 numberOfGenes->每个染色体的位数 crossoverProbability->两个人之间发生交叉的概率 突变概率->个体发生突变的概率 TournamentSelectionParameter->用于计算要在锦标赛中选择的个人的概率的参数->'p *（1-p）^ k'，其中k表示锦标赛池中第k个最差的个人 variableRange->基因将被解码的范围。 基本的参数最大值和最小值 numberOfGenerations->