遗传算法应用于微带天线优化，许博，李秀萍，文章主要描述了使用遗传算法对矩形微带天线进行优化设计，在优化过程中，采用贴片开槽结合遗传算法来进行。文中先后介绍了遗传算

遗传算法是为无法通过称为 NP-Hard 问题的标准方法解决的问题找到足够好的解决方案的方法。 虽然它不能保证最好的解决方案，但我们可以在该方法中为大多数工程问题找到相对足够好的解决方案[1]。 高中大学等教育机构使用每周课程时间表以最佳方式使用所有资源。 制定最佳每周时间表就是 NP-Hard 问题的一个例子，它无法用任何检查每个概率的粗暴方法解决。 在这个存储库中，我们使用遗传算法提供了该问题的解决方案，该算法试图最小化确定的适应度函数，该函数是对时间表如何优化的一种度量[2]。

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改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用 论文

为了寻求更优更高效的现代机械优化设计方法，依据遗传算法的基本理论，提出了一种新型的智能优化方法．分析了遗传算法的基本原理、特点及运行步骤，并运用Matlab软件遗传算法工具箱进行求解，结合蜗轮齿固体积优化机械设计实例对遗传算法和传统优化方法中的序列二次规划法进行对比，得出传统优化后体积是常规设计的75．28％，而采用遗传算法优化后体积仅为常规设计的65．53％．由此可得出遗传算法的优化结果较传统优化算法的优化结果更优，过程更高效的结论．

【word】 一种全局优化算法：遗传算法—单纯形法.docx