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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)
代码
- 基与遗传算法的动态规划,可以解决对于有时间窗约束的多目标车辆寻路问题(HUBThe dynamic programming of base and genetic algorithm can solve the problem of multi-objective vehicle routing problem with time window constraints)
GAmatlab
- 多目标优化，遗传算法，适合于研究多目标优化(matlab genetic algorithm for multi-objective optimization, dual-objective optimization)
GA _new
- 多目标函数优化，举例说明，完整遗传算法;不错的学习算法(multi-objective function optimization;illustration;Complete genetic algorithm)
chapter11
- 作为遗传算法解决车间调度问题（单目标柔性）的入门Matlab程序，来源：Maltab智能算法30个案例分析第11章：基于多层编码遗传算法的车间调度算法。(As the genetic algorithm to solve the shop scheduling problem (single objective flexible) introduction to Matlab procedures, source: Maltab intelligent algorithm analysis ch
NSGA-II
- 非支配排序的遗传算法matlab实现，pareto原理求解多目标问题(Matlab implementation of nsga2 with non dominated sorting and Pareto principle to solve multi-objective problems)
algorithms
- 先是将多目标问题分解为单目标 （用切比雪夫和加权平均法）然后用遗传算法优化(Multi-objective optimization algorithm based on java language. First, the multi-objective problem is decomposed into single objectives (using Chebyshev and weighted average method) and then optimized by genetic 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。
Genetic-Algorithm-Path-master
- 通过遗传（GA）算法求解多旅行商（MSTP）问题，用于解决多目标的任务分配(GA algorithm was used to solve MSTP problem,used to solve multi-objective task assignment)
BAS代码
- 天牛须搜索( beetle antennae search，BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为: 当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向左边飞，反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似，BAS 不需要知道函数的具体形式以及梯度信息，就可以自动实现寻优过程，且其个体仅为一个，寻优速度显著提高。(
Mrs
- bloch球面量子遗传算法的m文件，用于多目标优化
nsga代码
- nsga代码1. 利用nsga-i实现多目标opttmhzattonNSGA([5])是一种流行的基于非支配的多目标优化遗传算法。该算法是一种非常有效的算法，但由于其计算复杂度高、缺乏精英主义以及为共享参数oshare选择最优参数值而受到普遍批评。融合精英主义，不需要先验选择共享参数。本文将详细讨论NSGA-II。