说明：智能优化方法-混合遗传蚁群算法，结合了蚁群算法和遗传算法。
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说明：应用背景在领域 ；人工智能，一个 ；遗传算法（GA） ；是 ；搜索 ； 启发式；模仿过程 ；自然选择。这种启发式（有时也关键技术在 ；计算机科学，nbsp；工程，& nbsp；计算物理， ；分子化学， ；统计 ； ；应用概率，遗传算法是一类相互作用和非线性 ；Monte Carlo方法 ；样品从复杂...
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说明：在过去的几年中，几种方法已经被开发用于结构的优化设计。不过，由于其演算基于自然他们中的大多数，把该问题作为连续的搜索空间中，当它真的是离散的。这导致不切实际的解决方案和复杂的过程，因此，它们没有在使用业，它仍然倾向于依赖于更传统的迭代法。本文提出了利用遗传算法用于此任务。所获得的结果显示了如何好这种...
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说明：遗传算法的分布式进化算法的优化算法，遗传算法适用于： 目标函数为求最大值的和非负整数解的溶液 边界边界约束 Myfun目标函数 民初始种群的数目 n迭代最大数 CP交叉概率 P变异概率 ˚F目标的最佳解决方案 X最优解向量
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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...
说明：下面Matlab的项目包含用于与MATLAB和遗传算法和直接搜索工具箱优化的源代码和Matlab的例子。 M-文件所附的“遗传算法及新优化方法在MATLAB”研讨会。源代码和文件，包括在本项目中列出的项目文件部分，请在这里查询列出的源代码是否满足您的需求。
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说明：从这段代码，你可以看到简单遗传算法的工作方式。有不同的代码的编码、 解码、 选择、 交叉 与突变策略。一旦您运行该代码将你输出和以这种方式您可以实现更好的方式。 如果那么它将给你更多的好，您可以为多目标开发它。
说明：采用遗传算法，解决作业调度问题。一共三个作业，每个作业有不同的时间长度和紧急程度，超过时间会有惩罚措施。通过遗传算法计算出最好的作业安排，使得惩罚最小，获益最大。最终结果通过GUI用甘特图的方式展示出来。
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说明：基于ＮＳＧ-II方法的多目标遗传算法程序，本程序为通用包，可自行修改.
MATLAB-NSGA MOSGA2 多目标-遗传 NSGA多目标 nsga-ii的程序
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
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