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GA
- 遗传算法在求解多约束条件下的组合优化问题有独特优势，本代码是关于用遗传算法解决智能组卷问题的好例子。-Of genetic algorithm in solving the multi-constrained optimization problem under the condition of a unique combination of advantages, this code is on the use of genetic algorithm to solve the problem
Solving
- 求解双层规划问题常用的算法有极点算法、直接搜索法、下降法和非数值优化方法(如模拟退火算法、遗传算法等)，遗传算法的求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解。-Solving Bilevel Programming Problems with pole algorithm commonly used algorithms, direct search method, descent
Based_on_genetic_algorithm_for_solving_knapsack_pr
- 基于遗传算法的背包问题求解，遗传算法，背包问题。-Based on genetic algorithm to solve knapsack problem, genetic algorithms, knapsack problem.
Based_on_genetic_algorithm_for_solving_knapsack_pr
- 背包问题，遗传算法，基于遗传算法的背包问题求解-Knapsack problem, genetic algorithm, based on genetic algorithms for solving knapsack problem
GA
- VC 遗传算法。文件中包括多个程序代码，有最基本二进制遗传代码。 另外包含多个改进遗传算法代码，C语言开发。在VC下可运行。 唯一需要改进的是：第一：目标函数（结合你自己需要求解的问题） 第二：随机函数。（代码中是自己写的库，在一些电脑上运行不正确。可以换成已有的rand)。在我另外上传的一个资料中已经更正。但这是最原始的，容易理解。所以上传上来。-Gene Algorithm
yichuansuanfa
- 将贪婪修复方法与遗传算法相结合，构成混和遗传算法，并求解经典背包问题。-The greedy repair method and genetic algorithm are combined to form hybrid genetic algorithm, and solve the classical knapsack problem.
gatool
- 用遗传算法开发的一个求解非线性规划的例子，罚函数限制可行域，非常实用，稍微修改就可用于别的例程。-The development of a genetic algorithm for solving linear programming examples, penalty limit the feasible region, very practical, can be slightly modified for the other routines.
HSOGA
- 《求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法》一文的源码，见软件学报2010年第6期的文章。该代码中的自适应正交叉遗传算子有极强的搜索能力，特别适合高维工程函数模型的优化，如机器人多自由度的数学模型优化。虽然本人虽已不从事什么学术上的研究，但若你借鉴了其中的代码或者思想，请把该文献加入到你的参考文件中，谢谢。-" Global Optimization Problem with adaptive orthogonal genetic algorithm," a source te
many-methods-to-solve-TSP
- 多种方式求解TSP问题，有遗传算法，A*算法，D算法，模拟退火，神经网络等-A variety of ways to solve TSP problem, a genetic algorithm, A* algorithm, D algorithm, simulated annealing, neural networks
SGA
- 遗传算法对单目标问题优化，采用实数编码，能对多峰多维函数进行求解，对较难收敛的f(x)=sum(100(x(i)-x(i-1))^2+(x(i-1)-1)^2)有较好的收敛结果，相信对开始学习遗传算法的很有帮助。-Genetic algorithm optimization of single objective, using real-coded, can solve multi-dimensional and multi-peak function,get a better converge
TSP110707-1
- 旅行商问题是一个典型的NP完全性问题。本文基于改进的自适应遗传 算法设计并开发了一个求解旅行商问题的软件程序，并将此程序进行了48 个城市的TSP问题计算，与模拟退火算法的计算过程及计算结果进行了比 较。文中给出了遗传算法在解决TSP问题中的参数选择和编码方式、适应 度函数的设计、种群的初始化和遗传算子的详细设计。通过对此程序的改 装，即可用于其他NP完全性问题的求解。-The traveling salesman problem is a typical NP proble
ga-bp
- 用遗传算法来改善BP神经网络模型，可以很好的用于最优化、预测等问题的求解-Using genetic algorithms to improve the BP neural network model, can be very good for optimization, forecasting and other problem solving
ga
- 求解电力系统无功优化的改进遗传算法程序，程序效率高，推荐-Solving reactive power optimization of improved genetic algorithm
遗传算法求极值
- 针对于ackley函数求极小值问题-用matlab算法求解说明及代码。有详细的说明
遗传算法求解优化问题
- 用Matlab软件进行编程，解决求解最优化问题，通过运行程序可以得出最优方案。
改进的禁忌搜索算法
- 改进的禁忌搜索算法，求解路径寻优问题，相对传统的遗传算法，能够更精确求得全局最优解(Compared with the traditional genetic algorithm, the improved tabu search algorithm can solve the problem of path optimization, and can obtain the global optimal solution more accurately)
ga
- 改进的遗传算法，主要用于求解柔性作业车间调度问题(The improved genetic algorithm is mainly used to solve the flexible job shop scheduling problem)
gaot
- tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设 置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算
流水车间批量流调度问题求解方法研究_桑红燕.caj
- 利用智能算法 遗传算法等为基础 解决调度问题(The intelligent algorithm, genetic algorithm and so on are used to solve the scheduling problem)
Genetic algorithm
- 遗传算法函数求解,包含多个源文件，用MATLAB实现，(it is solve the Function by Genetic Algorithm)