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遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中\"物竞天择、适者生存\"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这
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This a demonstration of how to find a minimum of a non-smooth
objective function using the Genetic Algorithm (GA) function in the
Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox. Traditional derivative-based
optimization methods, like those foun
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利用matlab实现了遗传算法，并利用该算法对一般的连续函数进行了求最值的问题 -Using the genetic algorithm matlab implementation and use of the method of continuous functions in general for finding the best value problems
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continuous genetic algorithm
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基本遗传算法求解连续问题的matlab实现-Basic genetic algorithm for continuous problems matlab implementation
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Global Optimization Toolbox provides methods that search for global solutions to problems that contain multiple
maxima or minima. It includes global search, multistart, pattern search, genetic algorithm, and simulated
annealing solvers. You can u
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对于被控线性连续系统，基于遗传算法的PID参数整定程序。-For the charged linear continuous systems based on genetic algorithm PID parameter tuning process.
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。-Plant layout optimization is the process equipment, material handling equipment, work unit and access corridors and other layout objects placed in a rea
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基于遗传算法的车间布局优化MATLAB源码
车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。
-Layout based on genetic algorithms optimization MATLAB Optimization is the source plant processing equipment, material handli
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基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码
OFDM自适应资源分配问题（载波、功率等），是一个既含有离散决策变量，又含有连续决策变量的非线性优化模型，且含有较为复杂的非线性约束，因此适合采用智能优化算法进行求解。
-Adaptive genetic algorithm-based resource allocation algorithm for OFDM OFDM MATLAB source adaptive resource allocation prob
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二进制编码连续函数遗传算法 二进制编码连续函数遗传算法-Binary coding genetic algorithm continuous functions
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遗传算法可求组合优化与连续优化的最优解，这里提供遗传算法算法一个组合优化的例-Combination of genetic algorithm optimization and rectifiable continuous optimization of the optimal solution, which offers a combination of genetic algorithm optimization algorithm example
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解决连续函数的遗传算法实例代码，适合初学者，可以运行的-The genetic algorithm is proposed to solve the continuous function code examples, is suitable for beginners, can run
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BP神经网络和遗传算法的结合，根据输入和输出的value，不断对参数进行修正，确定拟合关系-BP neural network and genetic algorithm combination of value, according to the input and output, continuous parameter correction to determine the fitting relationship
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差分进化算法（DE）是一种用于优化问题的启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法[1] 。同遗传算法一样，差分进化算法包含变异和交叉操作，但同时相较于遗传算法的选择操作，差分进化算法采用一对一的淘汰机制来更新种群。由于差分进化算法在连续域优化问题的优势已获得广泛应用，并引发进化算法研究领域的热潮。 差分进化算法由Storn 以及Price [2]提出，算法的原理采用对个体进行方向扰动，以达到对个体的函数值进行下降的目的，同其他进化算法一样，差分进化算法不利用函数的梯
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PID与遗传算法，为进行pid参数整定，首先设置采样周期t，后建立带零阶保持器的连续对象的离散化模型，最后转化为差分方程-PID and genetic algorithm for the conduct of pid parameter setting, first set the sampling period t, after the establishment of discrete model with a continuous target of zero-order hold, a
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遗传算法工具包，很实用，需要的拿走，包含例子，连续和离散-Genetic algorithm tool kit, very practical, the need to take away, including examples of continuous and discrete
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sample code for genetic algorithm in continuous domain variables
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车间布局优化是将加工设备、物料输送设备、工作单元和通道走廊等布置物体合理地放置在一个有限的生产车间内的过程。车间布局优化模型是一个含有较为复杂约束的非线性连续优化模型，可以使用遗传算法进行优化。(Workshop layout optimization is the process of processing equipment, material conveying equipment, work unit and corridor and so on, and arranging the o
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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
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