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书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。目录：第一章 遗传算法概述 1.1 遗传算法的概念 1.2 遗传算法的特点 1.2.1 遗传算法的优点 1.2.2 遗传算法的不足之处 1.3 遗传算法与传统方法的比较 1.4 遗传算法的基本用语 1.5 遗传算法的研究方向 1.6 基于遗传算法的应用第二章 基本遗传算法及改进 2.1 遗传算法的运行过程 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 2.1.2 遗传算法的基本操作 2.2 基本遗传算法 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 2.2.2 基本遗传算法的步骤 2.2.3 遗传算法的具体例证 2.3 改进的遗传算法 2.3.1 改进的遗传算法一 2.3.2 改进的遗传算法二 2.3.3 改进的遗传算法三 2.3.4 改进的遗传算法四 2.4 多目标优化中的遗传算法 2.4.1 多目标优化的概念 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法第三章 遗传算法的理论基础 3.1 模式定理 3.2 积木块假设 3.3 欺骗问题 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 3.4.2 未成熟收敛的防止 3.5 性能评估 3.6 小生境技术和共享函数第四章 遗传算法的基本原理与方法 4.1 编码 4.1.1 编码方法 4.1.2 编码评估策略

不使用遗传算法工具箱，编程实现求解N个点在边长为10的正方形内的均匀分布问题。

基于遗传算法的bp网络处理实例。想运行程序，直接在代码窗口输入GABPNET即可。 对了，运行程序时需要调用gaot工具箱，没有装一个就行了。

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 = [

 matlab遗传算法案例6讲

基于是实码加速遗传算法的投影寻踪模型的程序代码

本程序用于基础遗传算法求解函数，样例函数为二次函数，可以根据自身需求转换函数。

MATLAB中的遗传算法优化的BP神经网络算法代码并附有实例

遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）