Matlab程序实现了一种有效的多目标多版本优化算法，以解决复杂的组合经济排放调度问题。 解决这些问题可以经济地运行电力系统并减少化石燃料燃烧污染物对环境的影响发电厂。 还提出了一种有效的约束处理机制，以使总体保持在范围之内。 该算法适用于IEEE测试系统。 通过该算法获得的帕累托最优解是分布广泛的解。 主文件是MOMV3bus.m

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该软件包含两个示例 gatest.m 和 gatest.1。通过运行默认文件夹中的程序。 可以确定分配的最小燃料成本和传输损失。 % 示例系统摘自 Haadi Sadaat 教授的《电力系统分析》一书示例 7.8 % 数据矩阵应该有 5 列燃料成本系数和工厂限制。 % 1.a ($/MW^2) 2.b $/MW 3.c ($) 4.下限(MW) 5.上限(MW) %no of rows 表示植物的数量（n） % x=[0 0] 全局数据 B B0 B00 Pd 数据=[0.008 7 200 10 85 0.009 6.3 180 10 80 0.007 6.8 140 10 70]； % 损失系数它应该是大小为 nXn 的方阵，其中 n 是% 植物B=.01*[.0218 .0093 .0028;.0093 .0228 .0017;.0028 .0017 .0179]; B0 = [

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用于解决电力系统经济调度和机组组合的matlab程序

基于遗传算法的半导体生产调度问题.pdf

多机调度问题的贪心算法实现。示例代码，可直接在VC上运行。

车辆调度问题（Vehicle：Routing Problena，简称为VRP）是物流配送中广泛存在的一类问题，VRP属于强NP问题。在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上，对启发式算法中的节约算法进行改进，设计出带时间窗的非满载的VRF，问题的节约算法。通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能，研究表明：节约算法具有易于计算机实现，易于调整，方法易行、效果理想等优点，但在客户规模增加，解的空间增加后，其解的精度也随之下降。

该套件可用于评估整数变量的单目标无约束优化技术的性能，并可用作黑盒优化问题。 问题的一些特点是（i）一台机器可以处理多个订单，而单个订单不能在多台机器上处理。 (ii) 一台机器在给定的时间点只能处理一个订单。 (iii) 订单的处理成本和时间取决于机器。 (iv) 每个订单都与发布和到期日期相关联。 订单的处理可以在发布日期或之后执行，但必须在到期日或之前完成。 该套件中有十个最小化优化问题（P1S1.p、P1S2.p、P2S1.p、P2S2.p、P3S1.p、P3S2.p、P4S1.p、P4S2.p、P5S1.p和P5S2.p） . 他们每个人都有以下格式 [F] = P1S1(X); 输入：人口（或解决方案，用 X 表示） 输出：总体（F）的目标函数值。 文件 ProblemDetails.p 可用于确定每个案例的下限和上限以及函数句柄。 格式是[lb,ub,fobj]

果蝇优化算法的基本原理是初始化种群的中心位置，利用敏锐的嗅觉进行搜索，即根据中心位置随机产生多个邻域解。计算各可行解的味道浓度，即适应度值，然后利用视觉从中选择较好的解，更新替换中心位置，然后进行迭代寻优，以更好的靠近食物源。 FOA在整个迭代寻优过程中，所有个体都聚集到本次迭代的最优个体附近，只向当前最优果蝇个体学习，极易是算法陷入局部最优。要克服早熟的问题，必须提供一种机制可以跳出局部最优，在其他解空间中继续搜索。