说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...
排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数
说明：如何计算具有不同参数的不同函数的适应度
不同参数 不同函数 适应度
说明：小波神经网络的源程序: 1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数) 3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)-genetic algorithm opt...
matlab 神经网络 源代码 非线性 函数
说明：基本粒子群优化算法matlab源程序，其中的fitness函数可根据自己需要更改。
fitness函数 Fitness-function 优化算法 PSO pso-pid
说明：车辆路径问题VRP的matlab编程，里面包含距离矩阵和适应度函数和交叉，多种群遗传算法的程序。
多车辆 vrp多车辆-matlab 路径优化 车辆路径
说明：matlab环境下的Griewank函数，用以评价粒子群算法的适应度
粒子群适应度 粒子群-适应度 QDRB 适应度函数 求griewank函数
说明：免疫算法实现多峰、多极值函数平面曲面拟合
拟合曲面-函数 MATLAB-拟合平面 matlab拟合平面 多峰函数 免疫算法
说明：采用遗传算法和例子群算法进行优化，可以采用试验设计方法构建试验样本，用Kriging方法构建适应度函数，然后进行优化求解，记住，采用此程序是，应该安装Kring工具箱子
matlab 算法 模型 函数 遗传 优化 粒子 kriging 求解 适应度
说明：简单的PSO算法例程，基于多个测试函数。粒子群优化算法通过选择合适的游程员百分比来优化具有多个局部极小值的多峰函数。在这种情况下，搜索代理具有较快的收敛速度并收敛到全局最优解。
GSO PSO函数 pso测试函数
说明：基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值，使得粒子速度更新更有层次，更新速度更均匀。
粒子适应度 惯性权值
