遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II  源码分析的  最后一部分， 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的  函数模块。 这里，首先提一下，遗传算法的  …

（1）功能：按照个体的目标值ObjV由小到大的顺序对他们进行排序，并返回一包含对应个体适应度值FitnV的列向量 （2）调用格式： FitnV=ranking(ObjV) FitnV=ranking(ObjV,RFun)…

在优化问题中，有两个关键点 代价函数：确定问题的形式和规模之后，根据不同的问题，选择要优化的目标。如本文涉及的两个问题中，一个优化目标是使得航班选择最优，共计12个航班，要使得总的票价最少且每个人的等待时间之和最小。第二…

遗传算法，结合生物学遗传规则用于问题最优解求解，具有广泛的用途。 然而，由于其属于不确定性算法，故在搜索性能和最优解的稳定性上仍有待改善。 利用Matlab的遗传算法，编写代码如下： function [ output_…

  //遗传算法 GA #include<iostream> #include <cstdlib> #include<bitset> using namespace std;…

下面是函数实现的代码部分： clc clear all close all %% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T，T是标签 %样本数据就是前面问题描述中列出的数据 %epochs是计算时根据…

遗传算法计算 f（x） = 1-x^2的最大值 x 的区间是 -1<= x <= 1 F = @(x)1-x.^2; f = @(x)2/(2^11-1)*x-1; s = round(rand(8,11))…

遗传算法的变异操作 1 /* Mutation routines */ 2 3 # include <stdio.h> 4 # include <stdlib.h> 5 # include <…

 目前国内外主流的排程算法采用神经网络、遗传算法。几种算法个有优点和缺点。 遗传算法: 理论基础为优胜劣汰、和XY染色体随机组合。 神经网络：理论基础为生物神经网络。通过不断地寻找和组合神经元 寻找最优路径和最…

遗传算法案例分析及源代码 一．问题描述： 在某一区域内有n个客户，拟建一个物流中心，已知客户j地址坐标为。确定物流中心的地址坐标，使得该物流中心到几个客户之间的距离最短。  假设：简单的用两点之间的距离代替运输…

 下面介绍的函数都是Sheriffed大学遗传算法工具包内的常用函数 复制矩阵 B=rep(A,RepN) A表示要被复制的矩阵，RepN包含每个方向的复制次数，RepN(1)代表纵向复制次数，RepN(2)代表横向复制…

粒子群算法脚本： PSO.m %% PSO %% 清空环境 clc clear close all warning off %% 参数初始化 %粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445…