遗传算法的数学基础，喜欢的可以下载。230页，西安交通大学张文修写的，比较详细。

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生产调度问题是一类典型的NP问题，受到国际学术界与企业界的普遍关注。科学有效地调度方法和优化技术对于制造企业提高生产效率、降低生产成本有着重要作用。根据南京迪卡侬生产与采购中心的实际生产流程，利用遗传算法的相关内容进行算法设计，并用MATLAB编程实现对问题的求解。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

这时用C语言编写的遗传算法，引自研学论坛

遗传算法求解多式联运最小费用问题，王欣欣，，多式联运是现代物流网络运作的主体和纽带。在多品种、小批量的市场环境下，多式联运的物流系统规划工作变得更加重要也更加复杂。

以35省份的中心城市为例用遗传算法和模拟退火算法计算出最短距离及路线，matlab2021a仿真

TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本资源给出了“基于遗传算法的一个TSP问题求解”的matlab完整源代码。

目前，传统自调整PID控制器回路中存在目的误差、平均误差和透过误差较多的现象，容易造成工艺数据控制不精确。为此，提出一种基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器研究方案。首先确定PID控制器系统硬件结构，采用免疫遗传算法对自调整PID控制器回路中的积分单元以及微积分计算进行优化，有效避免了目的误差的产生，使用交叉与变异算子调整比例单元以及比例微分单元，借鉴数据交叉适应度值有效控制系统出现稳定性差变、降低平均误差以及透过误差出现的概率，保证工艺数据控制精度，有效解决了上述问题。仿真实验证明，基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器能够对工艺数据进行高精度控制，具有实践意义，能为自调整PID控制器研究发展提供帮助。

图8.8 绘图对话框 当点击Start按钮时，遗传算法工具显示每一代适应度函数的最佳值和平均值的绘制图 形。当算法停止时，所出现的图形如图8.9所示。 图8.9 各代适应度函数的最佳值和平均值 在每一代中，图的底部的点表示最佳适应度值，而其上的点表示平均适应度值。图的顶 部还显示出当前一代的最佳值 0.0067796 和平均值 0.014788。 为了得到最佳适应度值减少到多少为更好的直观图形，我们可以将图中 y 轴的刻度改 最佳值 0.0067796 平均值 0.014788