利用遗传算法求函数的极大值的一个例子 function [BestSfi,BestS,x1,x2]=GenericAlgorithm(Size,G,Codel,umax,umin,pc,pm)

基础遗传算法求二次函数最大值，在抛物线的定点显示GA优化解。

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遗传算法matlab工具箱介绍-遗传算法matlab工具箱介绍.pdf 发现了个好东东~不知道论坛上有没有，反正我是很兴奋，找这样的书找了好半天了，从网上找的资料实在是让我看的云里雾里啊，唉~好好学习下，哈~不懂的再来问，希望能有帮助~~ P.S：发过这个的人或者高手别笑话我~我是新手，我可是抱着诚恳的心在学习的~~因为自己见到了这本书比较兴奋所以想跟大家分享下，所以，你们要有也不要泼我冷水啊啊啊......反正你们也没发给我......

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性，特别适合于于传统搜索算法解决不了的复杂的和非线性问题。

双种群遗传算法求解生产线平衡问题； 在激烈的市场竞争中，制造型企业需要最大化提高生产效率，而生产线平衡问题就是其中重要一步。运用遗传算法解决生产线平衡问题，对生产工序进行重新排列分配，从而得到一个较优解。

炉温分布可以表示为沿着炉长方向的二次函数T(S)=d0+d1*s+d2*s^2，假设预热段出口温度是765摄氏度，预热段炉长8.69米，构造函数：f(d0,d1,d2) = (8.69^2*d0 + 8.69*d1+d2-765)^2。采用C++编程遗传算法计算出一组d0、d1、d2参数使其 f(d0,d1,d2) 最小。

基于混合粒子群的TSP搜索算法：粒子群优化算法结合遗传算法的交叉变异算子应用于TSP问题中，能够取得不错的效果。

修正后的遗传算法工具箱，可直接在MATLAB上安装使用，并附有安装教程，节省安装时间。

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #