背包问题--遗传算法

本文讨论的任务车间调度问题是一个典型的NP完全问题，也是最难解的组合优化问题之一。虽然本题给出的工件（墙纸）数n、机器数m及工序（印刷颜色）数l较小，但可以看到，利用经典整数规划的方法求解该问题还是存

在9个城市中，两两互通，通过遗传算法学习最短路径，基因库是所有路径，8个基因组成染色体。

自己用c++写的遗传算法求解八数码问题

matlabvrpga遗传算法

利用遗传算法选择，交叉，变异思想解决多元函数优化问题，本代码是求解多元函数的极小值。稍作修改可以求解任意多元函数的极值。

遗传算法解决TSP问题·························································································

基于遗传算法的TSP问题，对初始化、交叉、变异进行了不同的优化，有精英策略、贪心算法，还增加了自适应度函数

以N个节点的TSP(旅行商问题)问题为例,应用遗传算法进行求解,求出问题的最优解。

该资源运用遗传算法的思想对规划问题进行了求解,深入浅出地解决了问题,是遗传算法在规划问题中的很好示例。

遗传算法 优化。利用英国某大学的遗传算法工具箱解决