基于GA遗传优化算法的图像分割matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于GA遗传优化算法的TSP最短路径规划的MATLAB仿真，matlab2021a仿真测试

通过GA遗传优化算法解决TSP商旅优化问题，matlab2021a测试

基于GA遗传优化算法的LQR控制器最优参数的仿真，在matlab2021a中仿真测试

基于GA遗传优化算法的TSP最优路径算法仿真，matlab2021a仿真 仿真结论如下 初始种群中的一个随机值: 12—>8—>7—>10—>2—>11—>6—>9—>13—>4—>5—>1—>3—>14—>12 总距离：63.0665 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 最优解: 9—>10—>1—>2—>14—>3—>4—>5—>6—>12—>7—>13—>8—>11—>9 总距离：29.3405 -------------------------------------------------------------

考虑“N-1”规划的matlab程序，采用了GA遗传优化算法，采用的IEEE6电网。matlab2021a仿真 %定义遗传算法参数 NIND=1000; %个体数目(Number of individuals) MAXGEN=100; %最大遗传代数(Maximum number of generations) GGAP=0.95; %代沟(Generation gap) trace=zeros(MAXGEN,2); %寻优结果的初始值 BaseV=crtbase([6 3],[3 5]);

GA遗传优化算法的matlab仿真，matlab2021a运行仿真 % 调用 my_ga 进行计算 % 求解问题的参数个数 10 % 自定义适应度函数名 my_fitness % 种群规模 100 % 每一代中保持不变的数目 50 (即交叉率0.5) % 变异概率 0.1 (1/10的个体发生变异) % 最大演化代数 10000 10000代 % 最小目标值 1.0e-6 个体适应度函数值 < 0.000001结束