在高性能计算环境中使用Shell的简介 本课程向bash shell进行了介绍，该bash shell针对的研究人员将使用命令行来使用远程高性能计算（HPC）系统。 该材料还适用于教导如何将外壳用于任何远程高级计算资源。 使用这种材料 请按照中的说明为课程创建存储库。 编辑以修改您将使用的远程主机底部的配置选项。 这些选项设置诸如要登录的主机的地址以及用于合并特定于主机的代码段的ID之类的内容（请参见下文）。 在子目录中创建所需的特定于主机的代码。 这些片段提供了特定于主机的输入和输出，并根据_config.yml文件中的配置自动包含了这些输入和输出。 代码段位于名为snippet_name.host_id文件中，并且在构建课程时自动包含在内。 例如，如果snippet_name是login_output和host_id是ComputeCanada_Graham ，然后将片段文件将被

遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此匹配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。 遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。

已经将谢菲尔德大学的遗传算法工具箱通过数据修改改成现在版本可以使用的。

谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱，所有文件名改为小写了，亲测可用

资源包含以下内容： Sheffield的遗传算法工具箱 利用遗传算法求函数最小值.m

多种群遗传算法的函数优化算法matlab代码及谢菲尔德遗传算法工具箱，遗传算法相关

很好的资料，对算法改进，然后处理相关问题

谢菲尔德大学遗传算法matlab工具箱，解压后放入matlab安装文件下的toolbox文件夹中，file-set path-add directory-save. matlab2012可能有点问题，matlab2009可行。

谢菲尔德遗传算法工具箱gatbx 1.3版本

谢菲尔德大学遗传算法gatbx工具箱，使用matlab高级语言编写，版本是1.3的版本。