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NSGA-II
- 本程序是关于基于非支配排序遗传算法2的matlab程序，用于求解多目标优化问题的非支配解。(The non-dominated solutions of multi-objective optimization problems)
unwizjinGing
- 探讨了矩形件和任意形状图案的排样优化问题的遗传算法求解,提出了剩余矩形表示法和条形图表示法,对于矩形排样,剩余矩形表示法提()
2222
- 进化算法（如纯遗传算法）是元启发式算法。 这意味着，它们是一个通用框架和一组概念准则，可用于创建特定的算法以解决特定的问题。 因此，本文中介绍的示例可以看作是实验和创建进化优化代码的起点，而不是固定的静态代码库。(Evolutionary algorithms (such as pure genetic algorithms) are meta heuristic algorithms. This means that they are a generic framework and a set
dbywyg
- c语言实现,遗传算法求解TSP问题,基本遗传算法,未经过优化()
ihlskvw407
- 各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法 ,粒子群算法 ,遗传算法等等()
pso
- 用于优化参数，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”
exit
- 各种优化算法解决TSP问题 包括蚂蚁群算法 ,粒子群算法 ,遗传算法等等()
cmge
- 探讨了矩形件和任意形状图案的排样优化问题的遗传算法求解,提出了剩余矩形表示法和条形图表示法,对于矩形排样,剩余矩形表示法提()
GA_method
- 基于GA遗传算法工具箱的调用，用于多元函数的优化问题(Based on the call of the GA genetic algorithm toolbox, it is used for the optimization of multiple functions)
main
- 遗传算法用于求解非凸非线性的优化问题，好用。(GA planning is used to solve complex optimal problem.)
20747750
- c语言实现,遗传算法求解TSP问题,基本遗传算法,未经过优化()
demos
- 采用了遗传算法进行神经网络的优化,避免了神经网络容易陷入局部最小的问题,大大提高了接地选线的准确性。(Genetic algorithm is used to optimize neural network, avoiding the problem that neural network is easy to fall into local minimum, which greatly improves the accuracy of grounding selection.)
Genetic algorithm to vehicle routing problem
- 这个代码是采用遗传算法解决车辆路径优化问题，大家一块学习(This code is to solve the vehicle routing optimization problem with genetic algorithm.)
二维装箱论文
- 二维装箱文献 二维一刀切装箱问题的两阶段启发式算法_曹大勇 二维装箱问题的非线性优化方法_于洪霞 二维装箱问题的启发式算法研究_刘艳娟 二维装箱问题的启发式算法研究_姚怡 二维装箱问题的一种实现方法_武晓今 二维装箱问题非线性规划模型和算法_于洪霞 基于混合蚂蚁算法的二维装箱问题求解_赵中凯 遗传算法在装箱问题中的应用_汤岩(Two dimensional boxing literature Two stage heuristic algorithm for two dimen
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
GAforPathPlaning
- 采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。 用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
f_single
- 在求解装备的资源约束型装配线平衡单目标优化问题时，采用用matlab解决改进的遗传算法。(The single objective problem is solved with matlab language.)
ga
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法，并对遗传算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。(The type 1 assembling line balancing problem for certain equipment is sovled with modified genetic algorithm by using matlab languge.)
simulation
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传粒子群算法进行优化求解，并对遗传粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。本次结果是进行仿真的结果。(When solving the resource-constrained assembly line balance problem of equipment, the genetic particle swarm optimization algorithm is used to optimize the solution, a
最优化方法-施光燕
- 内容包括优化模型、线性规划、约束和无约束非线性规划、多目标规划、离散型优化问题以及遗传算法，涵盖了工程技术人员所需要的最基本的优化方法。此外，还以附录的方式介绍了线性规划和整数规划应用案例。