本书总结了遗传算法在工业工程相关领域应用的前沿进展。全书共分9章:遗传算法基础、组合优化问题、多目标优化问题、模糊优化问题、可靠性设计问题、调度问题、高级运输问题、网络设计与路径问题和制造元设计问题。
BP神经网络的建立和训练。分析MATLAB神经网络工具箱函数。
关于并行遗传算法解决物流中路径问题,主要是解决驾驶员排班问题
遗传算法 资源平衡优化 其中分为三个主要的函数 对于资源平衡方面论文有所帮助
遗传算法求解多目标问题,其中将多目标问题转化为加权的单目标问题
clc;clearall;formatlong;%设定数据显示格式%初始化参数T=100;%仿真代数N=80;%群体规模pm=0.05;pc=0.8;%交叉变异概率umax=2.048;u
遗传算法程序,用于矢量量化,对码本进行优化
非常好的文章,详细讲解了怎么云用遗传算法求解优化问题
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基于Ansys的遗传算法优化设计案例,描述了Ansys优化理念和优化方法。