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一种快速简单的遗传算法程序，基于Matlab7,加入特殊的交叉算子和变异算子，使算法更快。,SpeedyGA is a vectorized implementation of a genetic algorithm in the Matlab programming language.SpeedyGA has been created and tested under Matlab 7 (R14). Added mutation and crossover mask pregeneration
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fga.m 为遗传算法的主程序 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作-fga.m the main program for the genetic algorithm using binary Gray encoding, roulette wheel based on the law of non-linear ranking selection, uniform crossover and mutation operation
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mutation operation in genetic algorithms
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This an implementation of Particle Swarm Optimization algorithm using
the same syntax as the Genetic Algorithm Toolbox, with some additional
options specific to PSO. Allows code-reusability when trying different
population-based optimization al
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包括遗传算法的各种运算（交叉，变异）的实例源程序代码-Various operations, including genetic algorithms (crossover and mutation) of the instance of the source code
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距离保护算法仿真主程序
采用故障突变量启动算法和故障突变量选相算法；
根据故障突变量选相结果确定阻抗元件计算或测距元件计算相别- Distance Protection with Fault Simulation main break variable amount of start algorithm and fault phase selection algorithm mutation mutations in the amount of fault phase se
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遗传算法车间调度,车间作业调度问题遗传算法
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输入参数列表
M 遗传进化迭代次数
N 种群规模(取偶数)
Pm 变异概率
T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间
P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目
输出参数列表
Zp 最优的Makespan值
Y1p 最优方案
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1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数
2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3．测试数据
输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值
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对信号的奇异性检测.检测第一类间断点matlab中的一个一维信号（freqbrk.dat）含有突变点，对其进行检测-Singularity detection of signal detection of the first class discontinuity points matlab in a one-dimensional signal (freqbrk.dat) containing the mutation point, its detection
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基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。
改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，
产生变异，从而更快的收敛。
-The basic ant clustering algorithm and its improved algorithm with Matlab source code of the algorithm to solve the non-con
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In this paper, an attractive approach for teaching genetic algorithm has been
presented. This approach is based primarily on using MATLAB in
implementing the genetic operators: crossover, mutation, and selection. An
advantage of using such an a
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In this paper, an attractive approach for teaching genetic algorithm (GA) is pre-sented. This approach is based primarily on using MATLAB in implementing the genetic operators:
crossover, mutation and selection. A detailed illustrative example is p
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简单的遗传算法MATLAB实现，解释详细，格雷编码，有交叉与变异操作，非线性排序选择-Simple genetic algorithm MATLAB realize, explained in detail, Gray code, there is crossover and mutation operation, nonlinear sort choose
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粒子群算法（PSO）属于进化算法的一种，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。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。该程序适用于MATLAB中粒子群算法的实现。-
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根据混合粒子群算法原理，在MATLAB中编程实现基于粒子群算法的TSP搜索算法，给出了适应度函数，粒子初始化，交叉操作，变异操作，最后给出了仿真结果。有图可以看出，混合粒子群算法能够较快找到连接各个城市的最优路径，谢谢，希望能够给大家带来帮助。-According to the principle of hybrid particle swarm algorithm, programmed in MATLAB Based on Particle Swarm TSP search algorith
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根据遗传算法理论，在MATLAB软件中编程实现基本遗传算法寻找该函数最优解。遗传算法参数设置为：种群规模100，进化次数30，交叉概率为0.6，变异概率为0.1，并给出了基本遗传算法优化过程中各代平均函数值和最有个体函数值之间的变化图，希望对大家有帮助，-According to the theory of genetic algorithms in MATLAB software programming function of the genetic algorithm to find the
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本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。(In this paper, genetic algorithm is used to solve the basic vehicle scheduling problem without
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关于智能天线的一些MATLAB仿真源程序，详细讲述了波束成形、波达方向以及LMS算法、LS算法等仿真程序，具有通俗易懂，便于修改调试等特点(Parallel relation of genetic algorithm in crossover and mutation)
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理解遗传算法的入门程序，这里面每一个程序的代码都有标注。便于理解生成种群、遗传和变异过程，附带了一个算例，可以参考。(Understand the entry procedure of genetic algorithm, in which every program's code is marked. It is easy to understand the process of population, heredity and mutation. A numerical example is
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免疫算法求解配送中心选址问题，配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分.本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果.(Immune Algorithm is used to solve the location problem of Distribution Center, which is an important pa
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