整个系统（目标）的整体效率和燃料使用受抽气压力 (opt.vars) 的影响。 热力学状态已通过 MATLAB 中的 CoolProp 工具箱提取。 首先，我们必须以最大化效率然后最小化燃料使用的方式指定压力。 这个过程是一个单目标优化。 之后，我们不得不同时优化两个目标，这是一个多目标优化。 对于此过程，我们在MATLAB中使用了NSGA（II）。 结果报告了获得的帕累托前沿。 PS：NSGA（II）是非支配排序遗传算法（版本2），它是一种进化方法。 （元启发式）

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VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP） 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g ++编译器；对于Liunx用户，请使用apt-get安装g ++。 对于Windows用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe 对于Linux用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out 行刑 对于Windows用户： run.exe 对于Linux用户： ./run.out 结果可视化： 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python2.7或Python3.6 程序可以将最佳路由策略输出到optimal_strategy.c

此提交包括遗传算法 (GA) 的主要组成部分，包括选择 + 交叉 + 突变 + 精英主义。 每个都有相应的功能，并且 GA 也已开发为一个功能。 当然，它是 GA 算法的离散（二进制）版本，因为所有基因都可以分配 0 或 1。 更多信息请访问 www.alimirjalili.com 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** ******************************************** 一门关于“优化问题和算法：如何理解、制定和解决优化问题”的课程： https://www.udemy.com/optimisa

遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。

遗传算法并行 % ga函数 options = gaoptimset('Generations', 200,... %设置迭代次数 'PopulationSize', 50,... % 设置种群大小 'UseParallel', true,... % 是否并行 'Vectorized', 'on'); % 指定函数是否向量化 [bestchrom,~,~,~,~,~] = ga(@FitnessFcn, nVars, [],[],[],[],[

TSP问题的遗传算法 C#

matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。 如果有宝贵经验希望能交流一下，谢谢，呵呵