遗传算法GA优化xgboost模型，python书写，代码用第三方数据集

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基于遗传算法的高校智能排课平台是基于SpringBoot+Mybatis为后台框架的系统，前端使用了ElementUI作为前台展示模板，一共两个端，分别是教师端和用户端。使用了遗传算法作为理论支撑和实现，优化了系统 课程自动排课系统，该系统分两种角色：管理员与普通用户； 主要功能包括： 首页：查看分课、查看课表、查看空教室； 班级设置：添加班级、分配课程、编辑、删除课程； 教室设置：添加教室、编辑、删除； 课程设置：添加课程、编辑、删除； 教师设置：添加教师、编辑、删除； 排课管理：调整排课、删除排课； 用户管理：添加用户、编辑、删除； 具体功能演示可以查看B站：https://www.bilibili.com/video/BV1b24y1L7Qo/?spm_id_from=333.999.list.card_archive.click

库加 使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类 COUGAR是一个系统，能够减少高维恶意软件行为数据，并借助多目标遗传算法来优化该数据的聚类，以标记未知恶意软件。 此与以下论文相关： 和 。 2020年。COUGAR：使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类。 在2020年7月8日至12日在墨西哥坎昆举行的遗传与进化计算会议（ ）上。 ACM，美国纽约，纽约，共9页。 建立 设置virtualenv： # This may require you to install the python3-venv package # You can do so on a Debian-based s

用java写的遗传算法，例子是求f(x1,x2)=100*(x1*x1-x2)*(x1*x1-x2)+(1-x1)*(1-x1)的最优解

【优化布局】遗传算法求解配电变电站布局优化问题.md

遗传算法是一种应用领域很广，解决问题效果较好的一种启发式算法，在解决调度问题中有很好的作用

从作业顺序图出发，定义了作业的序关系．以此为基础，分析了工位数固定时作业序列与最小节拍的对应关系，并针对第二类装配线平衡问题，提出一种基于可行作业序列的遗传算法．该算法直接依据作业顺序图生成初始群体，并构造交叉和变异算子；初始群体和交叉变异的结果都是可行解，从而保证只在可行作业序列子空间中进行最优解搜索，效率较高；在染色体的适应值定义中还考虑了最小节拍时间和工位工时标准差的综合影响，可用来比较最小节拍时间相同的不同作业分配方案间优劣，提高了解的可信度．应用该算法，对一实例进行了多种工位数的验证，结果较优．

遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

车间调度问题，用遗传算法实现，并给出源代码，希望对大家有用