说明：考虑环境因素的多目标优化方法，采用传统的遗传算法，同时考虑环境和经济性，考虑帕累托策略。

多目标优化 经济调度

说明：对于初学者具有参考意义，是路径规划的实用方法，旋转机械二维全息谱计算，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，虚拟力的无线传感网络覆盖，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

算法 测试 源程序 优化

说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，music高阶谱分析算法，利用自然梯度算法，IDW距离反比加权方法，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,遗传算法无功优化。

算法 调试 例子 优化 支持 成功 向量

说明：多目标优化的遗传算法参考程序,多目标优化算法matlab代码和参考文献，经过测试，可以完美运行！ 1、参考文献中有详细的代码说明，非常详尽。 2、附带网页版的代码运行说明。

说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合

说明：分别给出了粒子群算法和遗传算法解决多目标问题的算例下的源程序，对初学者有很大帮助。 具体包括MOEA-NSGA-II，MOPSO，MOGA-2，以及一些c++实现的程序。算法较为丰富，一些地方附带了相关基础资料，方便掌握相关知识。

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说明：该文件共包括智能算法30个案例的源文件，内容涉及：遗传算法、神经网络、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法，量子算法、免疫优化算法、模拟退火算法等。程序注释详细。

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

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说明：资源描述随着科学技术和经济的发展，许多科学研究领域和工程应用都涉及到了一些组合优化问题，这些问题中很多都是NP问题，因此对此类问题的研究具有非常重要的理论意义和广泛的应用背景，这些问题的研究成果对科技以及经济的发展有着重大的推动作用。  由于在实际工程应用中的很多情况下，使用有限的时间、人力和物力得...

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