订单调度问题是制造企业中常见的一类优化问题，它涉及到如何有效地安排生产任务，以最小化生产成本、缩短生产周期或最大化利润。在这个场景下，遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）被用作求解器，它是一种借鉴生物进化原理的全局优化方法。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，它通过模拟种群的进化过程来寻找问题的最优解。在订单调度问题中，每个个体代表一种可能的订单安排方案，由一系列基因（如订单的开始时间和结束时间）组成。通过计算适应度函数（如总生产时间或利润），可以评估每个个体的质量。 MATLAB是一种广泛用于科学计算和数据分析的编程环境，非常适合实现遗传算法。在提供的压缩包文件"GA_JSP"中，可能包含以下内容： 1. **初始化种群**：随机生成一组初始的订单安排，作为算法的第一代种群。 2. **编码与解码**：将订单调度问题的解决方案（如开始时间、结束时间等）编码为适合遗传操作的数字串，解码则是将这些数字转换回实际的订单安排。 3. **适应度函数**：定义一个评价个体质量的函数，如总生产时间或总利润，适应度低的个体表示更优的解决方案。 4. **选择操作**：根据适应度进行选择，好的个体更有可能被保留下来繁殖下一代。 5. **交叉操作**：模拟生物的基因重组，选取两个父代个体的部分“基因”（订单安排），生成新的子代。 6. **变异操作**：随机改变部分个体的“基因”，增加种群的多样性，防止过早收敛。 7. **终止条件**：设定迭代次数或适应度阈值，当达到条件时停止算法，此时的最优个体即为最佳订单安排。 使用遗传算法解决订单调度问题的优势在于其全局搜索能力，能够避免局部最优解，并且能处理多目标优化问题。然而，遗传算法的效率和效果受多种因素影响，如种群大小、交叉和变异概率的选择等，需要通过实验调整以获得最佳性能。 在实际应用中，结合其他优化策略，如模拟退火、粒子群优化等，可以进一步提升调度方案的优化程度。同时，考虑生产中的约束条件，如机器容量限制、订单优先级等，也是订单调度系统设计的关键。 这个资源提供了利用遗传算法解决车间订单调度问题的MATLAB实现，对于学习和理解这种优化方法在工业领域的应用具有很高的价值。通过深入研究和实践，不仅可以掌握遗传算法的基本原理，还能提升对生产调度优化问题的理解和解决能力。

在新能源技术领域，光伏和风电作为清洁可再生能源的代表，其发电效率的优化一直是研究热点。最大功率点跟踪（MPPT）技术是一种提高光伏发电系统能量转换效率的关键技术，它的基本原理是通过实时调整光伏阵列的工作点，使其始终在最大功率点工作。MPPT技术的核心在于算法的选择与实现，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法是两种在MPPT控制策略中广泛应用的智能优化算法。 遗传算法（GA）是一种模拟生物进化过程的搜索算法，它通过选择、交叉和变异等操作，在问题的解空间中进行搜索，以寻找最优解。在MPPT的应用中，遗传算法能够对光伏系统的输出特性进行全局搜索，从而找到更接近最大功率点的占空比设置。与传统的爬山法等局部搜索策略相比，遗传算法能够在更广泛的搜索空间内进行优化，避免陷入局部最优。 粒子群优化（PSO）算法是一种群体智能优化算法，灵感来源于鸟群捕食的行为。在PSO算法中，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解，粒子们通过相互之间的信息共享，在解空间中协同搜索最优解。在MPPT控制策略中，粒子群优化算法能快速追踪环境变化下的最大功率点，并且算法实现简单，参数调整方便，适合于实时动态变化的系统。 在线优化有源程序的实现，是指将MPPT控制策略编程实现，并通过仿真软件如Matlab/Simulink进行模拟，以验证算法的有效性。Matlab/Simulink作为一种强大的数学计算和系统仿真平台，提供了丰富的工具箱支持电力电子和控制系统的建模、仿真和分析。基于Matlab/Simulink开发MPPT控制策略，可以方便地进行算法设计和验证，提高了研究与开发的效率。 在文件名称列表中，“基于GA和PSO进行MPPT控制”和“Mppt-system-main”暗示了文件内容主要围绕遗传算法和粒子群优化算法在MPPT控制中的应用。文件可能包含GA和PSO算法的具体实现代码、MPPT控制器的设计与仿真模型以及优化结果的分析。参考文献的完整性则表明开发者不仅提供了程序和仿真模型，还提供了详细的理论依据和文献支持，有助于理解算法原理和进一步的学术研究。 该文件内容涉及了智能优化算法在新能源领域的应用、基于Matlab/Simulink的仿真技术以及MPPT控制策略的详细实现。这些内容对于从事新能源发电系统研究与开发的专业人员具有很高的实用价值和参考意义。

基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

利用遗传算法（GA）做权重优化的MATLAB代码（等式约束）

遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测，GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

遗传算法课件很容易上手！包括GA的基本思想，流程图.......

> 本文主要研究【单线路，固定容量，确定OD和下车比率】，以优化乘客等待数为目标，建立的单目标优化模型，通过优化列车时刻表，结合客流控制手段，城市轨道交通拥挤，减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求，设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法（GA），当然您如果想要用其他算法也是可以的，我已经根据模型，写好了**初始化算子，交叉算子，变异算子，修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换，这些算子可以继续沿用，基本上可以改成任意的算法。 > 同样的，本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的，**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**，即可实现算例的更改。 > 总而言之，本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友，结合案例，深入理解遗传算法的思想精髓，同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友，做相关项目的时候，可以直接借鉴源码，也可以按照我上面所说，对算法框架，算子和数据进行任意修改和拓展，从而达到实现自己模型需求的目的。

遗传算法GA优化xgboost模型，python书写，代码用第三方数据集

遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

基于遗传算法（GA）计算卸载策略的求解matlab代码