说明：这是使用差分进化算法求解经济调度问题的MATLAB代码。  差分进化（DE）是启发式算法优化的工具。从本质上讲，它是一种思想的贪婪与品质保障的基础上，实数编码遗传算法。与遗传算法，差分进化算法包含了变异和交叉操作，但它比遗传算法好得多。

matlab 算法 解决方案 经济 差分 调度 进化

说明：粒子群优化最优路径算法，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

schoolbck agreedng 粒子群优化最优路径 路径优化 columnlhw

说明：多目标整数规划的遗传算法NSGA-IImatlab源代码，主程序、初始化、计算适应度、排序、选择、交叉变异、重组，最后得到Pareto前言。可以跑通，下载即用，具体方法介绍博客上文章上都有。

说明：多目标整数规划的遗传算法NSGA-IImatlab源代码，主程序、初始化、计算适应度、排序、选择、交叉变异、重组，最后得到Pareto前言。可以跑通，下载即用，具体方法介绍博客上文章上都有。

NSGA-integer MATLAB-pareto pareto 多目标-整数 genetic-algorithm

说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：各算法对应的问题如下：PSO用基本粒子群算法求解无约束优化问题YSPSO用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题LinWPSO用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题RandWPSO用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题LnCPSO...

PSO YSPSO LinWPSO SAPSO RandWPSO LnCPSO AsyLnCPSO SecPSO SecVibratPSO CLSPSO SelPSO BreedPSO SimuAPS

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：运行连续遗传算法。主要参数有群体大小、突变率、选择参数（可设为常数）。程序从定义初始总体开始迭代，并按代概念运行迭代。在迭代过程中，参数将是成对的，这将导致染色体交叉。这里的染色体方法是通过单点染色体交叉。下一个函数是按指定的突变率进行突变。最终结果将使用最佳代价函数进行排序（在新的子代值发生变异之...

matlab

说明：2018美赛D题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：背包问题的遗传算法求解。它具有交叉、变异、生存选择等功能。首先，我们有一些基因或个体，通过遗传算法的迭代，选择最能解决问题的染色体。每个人都是我们问题的解决方案。适应度函数用于描述染色体相对于其他染色体的优度。