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于 2020-08-21 发布

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代码说明：

说明：使用matlab 实现遗传算法，算法采用二进制交叉变异，对于初学者很好理解(Use matlab to implement genetic algorithm, the algorithm uses binary crossover mutation, which is well understood for beginners)

文件列表：

GAs\GA_MatLab\GA遗传算法工具箱\ga44.m, 90 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法工具箱\Test.m, 126 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\best.m, 359 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\binary2decimal.m, 249 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\cal_objvalue.m, 199 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\crossover.m, 472 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\initpop.m, 197 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\main.m, 996 , 2020-08-21
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\mutation.m, 545 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解\selection.m, 519 , 2020-05-10
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法工具箱, 0 , 2020-08-21
GAs\GA_MatLab\GA遗传算法解决非线性最优解, 0 , 2020-08-21
GAs\GA_MatLab, 0 , 2020-08-21
GAs, 0 , 2020-08-21

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说明：在蚁群算法的基础上进行改进，使优化效果更加明显(On the basis of ant colony algorithm, the optimization effect is more obvious.)

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解决车间资源分配的动态调度问题，采用遗传算法(Solving the dynamic scheduling problem of workshop resource allocation, using genetic algorithm)

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说明：爬山改进遗传算法，提供更快的收敛速度，并用于优化极限学习机权值(Mountain climbing improved genetic algorithm to provide faster convergence speed and to optimize the weight of extreme learning machine)

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FA_yangxinshe
说明：标准萤火虫算法,程序运行稳定，可以自测！！！！！！！(Standard firefly algorithm, the program runs stably and can be self-tested! ! ! ! ! ! !)

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说明：日前调度，很好用的。已经证明打开了。可以运行(Day ahead scheduling)

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说明：天牛须BAS在3D路径规划中的应用，天牛须BAS是新型算法，求解速度快，算法代码简单。(The application of Longhorn whisker BAS in 3D path planning, Longhorn whisker BAS is a new algorithm with fast solving speed and simple algorithm code.)

2021-01-31 19:08:34下载

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GAs
说明：使用matlab 实现遗传算法，算法采用二进制交叉变异，对于初学者很好理解(Use matlab to implement genetic algorithm, the algorithm uses binary crossover mutation, which is well understood for beginners)

2020-08-21 10:48:05下载

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说明：多目标优化算法NSGAⅡ的matlab仿真结果实现。(The multi-objective optimization algorithm NSGA II is realized by MATLAB simulation.)

2020-11-10 11:40:56下载

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