遗传算法程序均匀交叉,变异操作

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

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。

此程序为2011年研究生数学建模试题的解答。程序中用到了Floyd算法，遗传算法，很好的解决了该问题。

(Genetic Algorithm Based K-means algorithm, related program and algorithm description.)

这是一个由MATLAB实现的运用遗传算法求解任意函数最大值的方法。

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

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

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

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

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优