本书《遗传编程实用指南》由Riccardo Poli、William B. Langdon和Nicholas F. McPhee撰写，旨在为遗传编程（GP）领域提供一本现代的入门指南。遗传编程是一种进化计算技术，允许计算机自动解决问题，自诞生以来已广泛应用于解决实际问题，并产生了一系列具有竞争力的人类成果和可申请专利的新发明。本书分为四个部分：第一部分介绍了GP的基本概念，包括程序的存储、表示、初始化以及通过变异和组合产生新一代程序的方法；第二部分描述了程序的多种替代表示方法和一些高级GP技术，如机器码和并行程序的进化、使用文法和概率分布生成程序、多目标问题的GP变体、加速技术及理论工具；第三部分提供了关于如何将GP应用于实际应用的宝贵信息，包括对GP在曲线拟合、数据建模、符号回归、图像分析、信号处理、金融交易、时间序列预测、经济建模、工业过程控制、医学、生物学、生物信息学、超启发式算法、艺术应用、计算机游戏、娱乐、压缩和具有竞争力的人类成果等领域的实际应用案例的回顾；第四部分包含了参考文献、索引以及两个附录，提供了资源链接、进一步阅读材料和一个简单的Java实现。本书不仅适合新手，也为经验丰富的读者提供了深入理解GP的机会。

介绍了软计算主要成员的发展历史, 讨论了软计算的特点与分类, 分析了软计算理论研究与实际应用。 对软计算的发展趋势进行了展望, 并提出下一步的研究方向。

Author(s): Noor H. Awad & Mostafa Z. Ali Paper：Ensemble Sinusoidal Differential Covariance Matrix Adaptation with Euclidean Neighborhood for Solving CEC2017 Benchmark Problems

Matlab Hill代码ieee_cec_2014_nmmso 2014年IEEE进化计算大会代码库，其中包含Niching Migratory Multi-Swarm Optimizer和文献中的其他两个多模态优化器 所提供的实现方式与Jonathan E. Fieldsend发表在IEEE进化计算会议论文集，第2593-2600页，2014年的“奔跑的山丘：利用适当的迁移多群优化器进行多模态搜索”中使用的实现方式相同。 机构存储库： 依赖性：您将需要Ian Nabney的Netlab toobox（因为NMMSO使用其dist2函数来计算矩阵之间的平方距离）。 这可以从 请在Matlab的命令行中使用“帮助function_name”来获取函数用法的说明-请注意，“ _ iterative”版本将算法运行一代（并且可以将上一代终端的状态作为输入）。 这允许逐步进行用于行为分析的算法。 非迭代版本本质上包装了迭代版本。 我已经输入了代码注释，子程序（希望如此！）在命名上并不是太不透明。 任何查询，错误修复等，请给我发电子邮件。

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算

LSTM回归预测与WOA鲸群优化算法

包括PDF版遗传算法书籍，遗传算法PPT，还有遗传算法MATLAB实现用来解决函数最值的问题。

多目标优化

系统辨识是一个复杂的优化问题，最近引起了科学和工程领域的关注。 特别是，使用无限脉冲响应 (IIR) 模型进行识别优于等效的 FIR（有限脉冲响应）模型，因为前者为现实世界的应用提供了更准确的物理植物模型。 然而，IIR 结构往往会产生多模态误差曲面，其成本函数极难最小化。 进化计算技术 (ECT) 用于估计复杂优化问题的解决方案。 它们通常旨在满足特定问题的要求，因为没有一种优化算法可以有竞争力地解决所有问题。 因此，当提出新算法时，必须适当地评估其相对效率。 文献中已经报道了 ECT 之间的一些比较。 然而，他们受到一个限制：他们的结论是基于流行的进化方法在一组具有精确解和众所周知的行为的合成函数上的性能，没有考虑应用程序上下文或包括最近的发展。 本研究比较了应用于 IIR 模型识别的各种进化计算优化技术。 展示了多个模型的结果并进行了统计验证。 更多信息可以在Erik Cuevas、