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yichuansuanfajichu1
- 介绍了遗传算法的基本理论以及应用,包括车间调度,最短路径,函数优化等
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- 关于遗传算法的理论以及应用,包括车间调度,函数优化,求最短路径问题等
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- 关于遗传算法的理论以及应用,包括车间调度,函数优化,求最短路径问题等
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- 介绍遗传算得原理及应用,包括,车间调度问题,函数优化,最短路径问题等
JSP
- 介绍遗传算得原理及应用,应用遗传算法解决车间调度问题
YCSFMatlab
- 车间作业调度问题用遗传算法解决的通用Matlab程序
tsp
- 蕞优分组周游路线问题是一类物流智能调度问题,是众多的计算难度极大的组合爆炸问题之一。自从运输问题最早是由Hitchcock在1941年提出的[2][4]后,人们对这一类问题给予了极大的关注并进行了大量的研究,提出了有效解决问题的优化算法——单纯形法的变形[2]。但由于问题规模的扩大,纯数学方法在允许的时间和空间上都很难找到问题的最优解,于是人们开始转向寻找问题的近似最优解,遗传算法以其在求解最优化问题中的独特的自组织性、自适应性很快进入人们的视野。 经典的遗传算法对于求解多目标的NP完全性问题非
gamatlabprogram
- 一些经典遗传算法问题的matlab程序调度问题分配问题等等
suanfa
- 一些经典遗传算法问题的matlab程序调度问题分配问题等等
VB_GA.rar
- vb 遗传算法进行水库长期发电调度,计算发电流量,弃水量等,vb GA can be used for reservoir operation optimization problem.
Job-shop-scheduling
- 有关流水车间生产调度matlab源程序:流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码 -job-shop scheduling
1
- matlab遗传算法解决车间调度问题程序代码-Shop scheduling genetic algorithms
CHAPTER1
- 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择与遗传学机理的计算模型, 它是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首次提出的. 这是一种新的全局优化搜索算法, 其基本特征是利用群体进化,即在求解过程中, 通过使种群不断优化, 从而找到满意解或最优解. 该算法具有简单通用、鲁棒性强的优点, 适于并行处理, 已经广泛地应用于计算机科学、优化调度、运输问题及组合优化等领域-err
GAforSCC
- 遗传算法在供应链调度中的应用的英文资料,大家可以参考一下-Genetic Algorithms in Supply Chain Scheduling of the English data, we can reference
AIA2
- 人工免疫克隆选择算法是一种比较新型的智能算法,其基本算法结构与遗传算法是类似的,以下源码是为网络节点分组调度问题而设计的算法。-Artificial immune clonal selection algorithm is a relatively new type of intelligent algorithms, the basic algorithm structure and the genetic algorithm is similar to, the following sour
Sexual_GA
- 只是一个解决Job Shop调度问题的遗传算法 初学者 不足的地方请见谅-Job Shop Scheduling is a solution to the problem of lack of genetic algorithms where beginners please forgive me
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- 遗传算法基于遗传算法的工作车间调度MATLAB程序-GAforjobshopschedulingproblemMatlab
GA
- 基于改进的遗传算法的任务分配与调度,期刊论文-Improved genetic algorithm-based task allocation and scheduling, journal articles
yichuan
- Matlab源码(关于车间作业调度问题的遗传算法)有中文解释-Matlab source code (on the job shop scheduling problem of the genetic algorithm) with Chinese explanations
FSSP-of-GA
- Flow Shop调度问题的遗传算法通用MATLAB源码。 本源码由GreenSim团队原创,-Flow Shop Scheduling Problem General Genetic Algorithm MATLAB source code. The original source code from the GreenSim team,