遗传算法_理论、应用与软件实现_王小平_源代码

一种好的改进遗传算法function [opy,optimy]=GA(pt,gennum,psize)% 输入参数：% pt       m*n的加工时间矩阵（n是工件数目，m是机器数目）由已知给的T矩阵，可得n=100,m=10% gennum   迭代的次数（代数）% psize    种群的规模大小%输出参数：% opy       最优的Makespan值pc=0.9;%交叉因子pm=0.1;%变异因子[m,n]=size(pt);current_gen=1;%current_gen means the current generationnewgen=zeros(psize,n+1); %mewgen is the new generation of the populationnewgen(1:psize,1:n)=rand(psize,n);%主种群初始化，0-1之间的随机数 %Generalize the initial groupfather=zeros(2,n); %father is used to store the two genes for crossover and mutation avgen=zeros(1,gennum); %avgen is the matrix of the average of all the generationsoptimx=zeros(1,n);optimy=ones(1,gennum);%Generalize the initial groupfor i=1:psize    [Ya,pop(i,1:n)]=sort(newgen(i,1:n));%种群排序，实数编码转换为自然数编码 随机生成的0-1之间的小数进行排序然后取每个从小到大数对应的位置    newg

基于遗传群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。

遗传算法分析代码，可以进行回归分析

求解方法简单明了，注释详细，易于理解

遗传算法优化BP神经的简化程序，本资源包主要用于优化神经网络。程序分为几个子程序，在运行时记得保存好，主程序主意看好注释，可以很简单得算出神经网络的最优参数，得到一个比较理想的神经网络

是数据挖掘实验课上的一个作业，垃圾邮箱分类，给了57个属性1个分类目标，0是垃圾邮箱1不是，给了训练集和测试集，用的C++写的神经网络，并用遗传算法优化了，正确率96.5%，但是时间较长

实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值实数编码遗传算法求函数极大值

毕业设计的代码，是使用java语言来实现的，死用遗传算法来求解迷宫问题，其中代码有详细的注释

遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形 中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非 常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。