【优化生产】双种群遗传算法求解生产线平衡问题【含Matlab源码 3311期】.zip

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。

《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多2年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。《MATLAB智能算法30个案例分析》共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。《MATLAB智能算法30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型, 从提高全局寻优能力和解的精度出发, 提出一种基于 改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法. 数值仿真验证了该进化算法具有较好 的收敛性和求解精度; 典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性, 以及所提出 算法的有效性.

双感应遗传matlab代码遗传算法 什么是遗传算法 “遗传算法 (GA) 是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来解决有约束和无约束优化问题的方法。” 描述 遗传算法 (GA) 与 Matlab 在您的计算机上运行代码，并在 MatLab 环境中运行。 文件清单 -> 寻找最佳点的功能。 -> 此函数可帮助您将二进制字符串转换为双变量（ numbConv 的反函数）以进行交叉和其他操作。 -> 这是用于为函数的每个值分配权重的成本函数计算器。 -> 程序的主要方法。 当您准备好克隆存储库时运行此文件。 -> 将双变量转换为二进制值对应的位数会在过程中考虑。 规格和变量 pop -> 保存当前人口的变量。 x -> 考虑自变量的范围。 J -> 成本函数(Jx)值 numOfPop -> 算法考虑的人口数量。 您可以更改并查看操作中发生了什么（但它会消耗您的资源） min_variance -> 作为迭代终止的总体的最小方差。 通过减少这一点，您可以获得准确的最佳点，并且可能需要更多的迭代才能收敛。

多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，提出改进策略。改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群，雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力，雌蜂群负责自适应变异操作以保持种群多样性，蜂后则根据启发式规则主动进化以局部寻优。根据算法实现的核心思想，仿真实验结果表明，提出的改进算法可以有效避免陷入局部最优，同时通过实例也验证了算法的可行性和有效性。

非线性自抗扰控制器耦合参数多,常规经验整定法难以获得最优参数,以至于影响控制器的控制精度.单一机制的优化算法整定出的自抗扰参数均可能是局部最优解,不能有效提高自抗扰控制器的控制精度.针对此问题, 提出一种基于改进鲨鱼优化算法的自抗扰控制器参数优化设计方法.为解决基本鲨鱼优化算法易陷入局部最优解、算法后期收敛速度慢的问题,提出混合交叉变异策略与双种群协同机制,以ITAE指标为自抗扰控制器参数选择的优化目标,并以二自由度机械臂为例进行仿真验证.结果表明,优化后的自抗扰控制器具有更小的超调量和更高的控制精度,在加入外界干扰后,控制器可以很快抑制干扰,具有很好的抗干扰能力,改进后的鲨鱼优化算法可以用于复杂非线性系统自抗扰控制器的参数优化.

基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化.pdf

基于改进的双种群遗传算法，用于解决生产线平衡问题，代码有详细的手写注释。亲测运行有效，希望能对这方面学习的小伙伴有所帮助

本算法用于优化装配线平衡问题,算法采用双种群遗传算法,经过Jackson平衡问题验证,算法确实可行.