在考虑商品供应成本因素的基础上,结合B2C电子商务企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型.该模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP难性质。为求解上述模型，开发了嵌入表上作业法的遗传算法。实例研究表明，该算法能高效求得模型的优化解，是求解物流配送中心选址这类复杂优化问题的一个较好方法.

 在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需将神经网络看成是一个黑箱子,根据输入与输出数据,神经网络依据相关的学习规则,便可以建立相应的数学模型。但是,当数学模型的输人自变量(即影响因素)很多,输人自变量之间不是相互独立时,利用神经网络容易出现过拟合现象,从而导致所建立的模型精度低,建模时间长等问题。因此,在建立模型之前,有必要对输入自变量进行优化选择,将冗余的一些自变量去掉,选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。

本书全面系统地介绍了遗传算法的基本原理,数学基础,各种主要实现技术,并给出了一些应用示例,同时还简要地介绍了进化计算的基本内容.本书具有系统性强,可读性强,可操作性强的特点.本书可供智能计算,自动控制,系统工程,优化计算,经济管理,运筹学,计算机专业的研究人员,研究生及高年级大学生参考.

遗传算法——理论、应用与软件实现 学习遗传算法的必备书籍，还有一本就是《MATLAB遗传算法工具箱及应用》，一样上传大家共同分享。

遗传算法课件很容易上手！包括GA的基本思想，流程图.......

基于遗传算法的电力光传输网光缆规划，曹勰宇，邱雪松，为建设坚强可靠的电力光传输网络，提出了一种光缆规划方法，综合考虑了网络一次建设成本、运营成本、链路可靠性以及站点成环率因

无人机任务分配传统算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）

> 本文主要研究【单线路，固定容量，确定OD和下车比率】，以优化乘客等待数为目标，建立的单目标优化模型，通过优化列车时刻表，结合客流控制手段，城市轨道交通拥挤，减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求，设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法（GA），当然您如果想要用其他算法也是可以的，我已经根据模型，写好了**初始化算子，交叉算子，变异算子，修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换，这些算子可以继续沿用，基本上可以改成任意的算法。 > 同样的，本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的，**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**，即可实现算例的更改。 > 总而言之，本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友，结合案例，深入理解遗传算法的思想精髓，同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友，做相关项目的时候，可以直接借鉴源码，也可以按照我上面所说，对算法框架，算子和数据进行任意修改和拓展，从而达到实现自己模型需求的目的。

【优化调度】基于遗传算法实现车辆发车间隔优化问题matlab源码.zip

综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求，引入了云模型理论与遗传算法（GA）相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点，在遗传算法的优化操作中，由正态云模型的y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作，不仅克服了传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，而且提高了算法的收敛性、优化质量厦其鲁棒性。实验表明，将该混合遗传算法引人公交车辆运营调度管理中，可大大提高会交车辆调度的实时性与有效性，而且运行服务质量评测分析验证了该优化调度方法的有效性，具