很不错的例子

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

人脸识别中的光照处理方法，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，空间目标识别，采用PM算法。- Face Recognition light treatment method, Genetic algorithms using MATLAB path planning, Space target recognition algorithm using PM.

仿真效果非常好，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，D-S证据理论数据融合。- Simulation of the effect is very good, Genetic algorithms using MATLAB path planning, D-S evidence theory data fusion.

仿真效果非常好，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- Simulation of the effect is very good, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Genetic algorithms using MATLAB path planning.