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

遗传算法优化神经网络程序matlab

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

一个配送中心，需要向多个需求点提供服务，怎样使得在所行驶的路程最短的情况下走完所有的节点。代码清晰易读易懂，经过多次测试，绝对可以运行。

微电网是比较热门的话题，针对微电网越来越多的使用，人们开始探寻其最优经济控制，既要保证达到经济要求，也要能保证能在一定程度上实现排放污染气体量最小。

RLS和遗传算法的PID在线整定，优化效果较好，在线整定控制PID参数

求解方法简单明了，注释详细，易于理解

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

以某地区一部分土地利用现状为基本数据，通过设置目标函数和约束条件，使用遗传算法进行土地利用优化，实验表明优化效果优良。