说明：扩展遗传算法SPEAII(Strength Paretor Evaluation Algorithm)算法的代码实现,良好的程序框架，便于向其他应用领域扩展，建议大家使用。

说明：背包问题(knapsack problem)是指从多种物品中选择几件物品装满背包。在不超过背包承受重量的前提下，使装入背包的物品价值最

说明：背包问题(knapsack problem)是指从多种物品中选择几件物品装满背包。在不超过背包承受重量的前提下，使装入背包的物品价值最大。

说明：利用遗传算法的全局搜索能力，可以避免传统的多目标优化方法在优化过程中陷入局部最优解，保持解个体的多样性。

说明：遗传算法是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。

说明：十维函数求和计算最小值，利用经典遗传算法。

说明：游戏编程中的人工智能技术，包含遗传算法、神经网络等内容

说明：多个局部极值函数求最大值，标准遗传算法，x范围在[0,10]

说明：基于遗传算法的时序信号分析，在信号处理和基于信号变化趋势分析方面很实用。

说明：完整的遗传算法，可以正常运行，有较大的学习价值

说明：用遗传算法求解带模糊时间窗的VRP问题，注释清晰明了，新手友好

说明：遗传算法中的初始化与选择算子，其中选择算子是轮盘赌法。

说明：有遗传算法的详细介绍，内含C/C++相关源代码。

说明：遗传算法结合人工神经网络优化润滑油配方的研究

说明：遗传算法工具箱，用于对遗传算法的改进，包含代码，功能强大

说明：对不规则二维图形的排样算法。基于遗传算法，用于加工件放料等

说明：matlab遗传算法例程，求解目标函数的最大值

说明：遗传算法求最优解，具有鲁棒性、自适应性和全局优化的特点。

说明：遗传算法进行再加入分布式电源以后电力系统的最优计算

说明：环境：Python 算法：GA 功能：优化sonar数据

说明：环境：python 算法：GA 功能：对iris数据的优化

说明：为了自动学习深度网络结构，随着网络结构的数量随网络中层数的增加而呈指数增长，这启发我们采用遗传算法来有效地遍历此较大的搜索空间。我们首先提出一种编码方法，以固定长度的二进制字符串表示每个网络结构，然后通过生成一组随机个体来初始化遗传算法。在每一代中，我们定义标准的遗传操作，例如选择，突变和交叉，以消除弱势个体，然后产生更具竞争力的个体。

说明：这是使用matlab语言写的一些遗传算法，来寻找最优解的

说明：对于不规则的pareto平面，我们通过此算法可以根据不规则pareto平面产生解，并且自适应的产生权重向量，改变解得分布

说明：这是一种遗传算法NSGAIII，通过它可以在很多解中选择最优的一组解并且保存下来

说明：这是一种遗传优化算法NSGA-II，使用它可以选出一组最优的pareto解集。

说明：为了自动学习CNN的深度网络结构，网络结构的数量随着网络中间层数量的增加呈指数增长，这启发我们使用遗传算法有效地遍历这个大的搜索空间。我们首先提出一种编码方法，将每个网络结构表示为一个固定长度的二进制字符串，然后通过生成一组随机个体来初始化遗传算法。在每一代中，我们定义标准的遗传操作(如选择、突变和交叉)来消除弱势个体并产生更具竞争力的个体。

说明：采用遗传算法解决多维背包问题，基于Python编程

说明：使用遗传算法优化旅行规划问题，目标是使总的路程最短或路费最少

说明：实现简单的遗传算法求解车间调度问题 其中算例是自己生成的 简单的遗传算法