文件列表:

代码区\Anneal.m (895, 2008-04-16)
代码区\Anneal5.m (860, 2008-04-16)
代码区\Anneal7.m (1420, 2008-04-18)
代码区\checkbound.m (2029, 2004-08-20)
代码区\constrValidate.m (2076, 2008-03-27)
代码区\fcnvectorizer.m (672, 2004-08-20)
代码区\gacreation_nn.m (3287, 2008-04-02)
代码区\gaoutput.m (1058, 2004-08-20)
代码区\gaplot.m (10943, 2004-08-20)
代码区\ga_nn.m (10832, 2008-04-07)
代码区\ga_nn4.m (10833, 2008-04-08)
代码区\isfeasible.m (1135, 2005-05-31)
代码区\isItTimeToStop.m (4128, 2005-06-20)
代码区\makeState.m (2157, 2008-03-29)
代码区\migrate.m (3678, 2004-08-20)
代码区\PopAnneal1.m (1327, 2008-04-16)
代码区\PopAnneal2.m (1657, 2008-04-16)
代码区\PopAnneal3.m (2170, 2008-04-24)
代码区\PopAnneal4.m (1505, 2008-04-08)
代码区\PopAnneal5.m (1726, 2008-04-16)
代码区\PopAnneal6.m (2261, 2008-04-24)
代码区\stepGASA.m (2530, 2008-04-24)
代码区\stepGASA4.m (2459, 2008-04-08)
代码区\validate.m (12603, 2005-07-14)
代码区 (0, 2015-09-11)

对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速度。 该算法的使用方法与遗传算法相似，可参考matlab遗传算法的帮助文档。区别在于不能含有非线性约束。 使用格式：[x, fval] = ga_nn(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,options) 其中的options可以使用gatool设置后导出，也可以使用压缩包中附带的gaoptions.mat导入。

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