遗传算法实现多目标优化代码有约束条件的!

针对传统遗传算法求解的缺陷及多目标TSP问题解的特性，进行了一系列的改进，首先采用Grefenstettet编码对候选初始解进行编码，引进了一个线性函数来计算选择概率，提出了一种改进的交叉和变异

一种基于选择的多目标遗传算法 包括详细的求解过程

多目标遗传算法GA间接地介绍了多目标遗传算法GA的SEPA2,得到最优解集，具有很高额的参考价值

遗传算法需要一个标量的适应度信息才能进行计算,所以很自然的都会想到将所有的目标函数用加法,乘法或者其他的各种可能想出来的数学方法综合成为一个单一目标。但是这种方法存在明显的问题,首选是在目标函数取值范

什么叫约束条件,约束条件就是控制我们往表字段里插入数据时的一些条件,那我怎么查看一个表的约束条件呢,我们可以通过查看表结构来看一个表的约束条件。

单目标最优化问题的遗传算法，可用与数学建模中，很方便快捷，matlab

遗传算法解决目标优化问题实例GA函数优化

现有的路由算法一般只优化单个QoS目标，存在很大的局限性。提出了基于遗传算法的QoS组播路由多目标优化算法，在每次进化中搜索组播路由树的MultiPareto最优解集。仿真实验表明，该方法有很高的成功

（孙竫2012）用于区间参数多目标优化问题的遗传算法.pdf )

遗传算法在工程项目多目标优化中的应用研究