遗传算法优化神经网络程序

一个基于遗传算法求解旅行商问题的MATLAB程序，里面注释很清楚，可以运行，而且能够有实时更新显示。

遗传算法分析代码，可以进行回归分析

%初始化参数 %注：popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确，可减少循环次数。pointnumber=11;                            %节点个数Popsize=200;                               %种群规模，只能取偶数（因67行的循环）MaxGeneration=100;                         %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3;                             %交叉概率和变异概率A=[0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50    2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50    8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50    1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50    50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50    50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50    50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50    50 50 50 50 2 50 50 0 7 50 9    50 50 50 50 50 6 50 7 0 1

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

很详细的遗传算法使用和例子。 包括VS下单独的遗传算法库和vs下遗传算法库的使用demo。

基于遗传算法的径向基神经网络matlab代码实现

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

用遗传算法实现TSP最短路寻优问题，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的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优