matlab遗传算法工具包

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。

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

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

%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

遗传算法优化神经网络程序matlab

遗传算法分析代码，可以进行回归分析

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

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。

基于遗传算法的径向基神经网络matlab代码实现