根据车间布局设计的最小物流费用原则，建立车间设备布局优化模型，并对该优化模型进行遗传算法求解。借鉴车间设备布局的块树表示法，设计了基本块、分割线和方向的混和染色体，并给出解码方法。根据车间布局优化的特点，改进选择算子、交叉算子和变异算子等遗传操作算子，设计基于块树的分割线有效性检验算法，并融合了选择交叉算法的优点，有效地避免了遗传过程中无效个体的大量出现，保证了算法的有效性和高效性。最后，给出了一个12台设备车间布局仿真算例，结果表明，算法快速地在进行到170代左右时达到了收敛，并采用虚拟现实技术将计算结

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。

基于matlab的遗传算法优化，具体模型是火力发电模型

通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP） 通过matlab编程求解旅行商问题（TSP）

中国对新鲜农产品的冷链需求不断增长，而冷链物流的网络布局混乱，成本巨大。 为了解决这个问题，本文建立了冷链物流网络的最优模型，并用遗传算法对其进行了求解。 该最优模型以物流网络的总运行成本为目标，并嵌入了包含两个分配问题的非线性混合整数规划。 该模型确定了预冷站和新鲜农产品物流中心的最佳布局和物流管理。 我们的主要贡献是同时考虑冷链物流的建设成本和运营成本。 案例研究说明了该模型的有效性。

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

针对超硬刀具PCBN(聚晶氮化硼)对难加工材料的车削加工过程建立数学模型;运用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对切削参数进行优化;利用Mastercam软件对刀具加工时的路径进行优化,从而在理论和加工过程中实现了切削参数的优化。研究结果表明,当切削速度v=120.143 m/min,进给量f=0.154 mm/r时,经权重处理后的目标函数取得最小值;有效避免了加工过程出现刀具空走刀或撞刀等路径问题。

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。