说明：采用遗传算法进行距离角度解耦，进而优化MIMO—OFDM波形，同时也分析了距离补偿算法对MIMO—OFDM波形的优化，有论文和对应代码

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说明：遗传算法后使用bp进行优化，遗传算法容易陷入局部最优

说明：matlab智能算法的源程序，包括多种粒子群，遗传、神经网络等等

说明：多目标遗传算法，降低排序遗传算法的复杂性，具有遗传算法快

说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域

说明：遗传算法解决旅行商问题 main.m为主程序 可修改参数

说明：采用谢菲德遗传算法工具箱，遗传算法求解TSP问题，

说明：基于蒙特卡罗马尔可夫链的差分遗传算法。算法有mc抽样改进，并用差分算法改进遗传优化算法

说明：通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，提高神经网络的精度，附上负荷预测MATLAB实例

说明：简单遗传算法示例，单目标，两因子，有解释说明

说明：用遗传算法（NSGA-II）解决车间调度问题，含案例

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说明：遗传算法 目标优化 选定适应度函数 可直接使用压缩包内的文件进行计算

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说明：标准遗传算法与多种群遗传算法Matlab代码，求解函数最值，GA包含交叉变异。多种群遗传算法MPGA包含移民操作。

说明：基本的智能优化算法，包括蚁群算法，遗传算法，模拟退火法等

说明：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。

说明：matlab代码实现遗传算法优化的小波神经网络算法，找了很久平台都没有，就自己整理好一份上传可。 代码完整，可以运行，对算法有更好理解，有需要的下载。

说明：遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美国人提出，模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。 与自然界中“优胜略汰，适者生存”的生物进化原理相似，遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值号的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样反复循环，直至满足条件。 遗传算法基本的操作分为：选择、交叉和变异操作三个步骤。

说明：这是一个简单的遗传算法，可以帮助想要学习的人尝试一下。

说明：利用遗传算法和模拟退火，解决三维装箱问题，并可图形化展示装箱方案结果

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说明：基于遗传算法选参数的SVM算法 该算法用于预测股价 （小作坊制作的遗传算法233）

说明：对遗传算法的遗传和变异进行编程，同时加入自适应算法进行调节来提高准确性