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FSP—流-shop问题主文件_FSP及遗传算法GA

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简介：
本研究聚焦于FSP（流水作业 shop 问题），探讨了遗传算法(GA)在求解复杂调度问题中的应用，旨在优化生产流程和效率。 遗传算法在解决多流水线调度问题上比传统方法更高效。

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  • FSP—流-shop问题主文件_FSP及遗传算法GA
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    本研究聚焦于FSP（流水作业 shop 问题），探讨了遗传算法(GA)在求解复杂调度问题中的应用，旨在优化生产流程和效率。 遗传算法在解决多流水线调度问题上比传统方法更高效。
     
  • 流水车间调度_FSP遗传算法_遗传算法M？n_FSP
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    本研究探讨了用于解决流水车间调度问题(FSP)的改进遗传算法(M-FSP)，提出了一种新颖的方法来优化生产流程中的任务安排，从而提高效率和降低成本。 基于传统遗传算法的流水车间调度问题研究如下：FSP包含n个工件依次进行流水加工，通过m个不同工艺设备完成，在每个工位上单设备是串行连接的，并且各个工件在各工位上的加工时间有所不同。
     
  • 利用遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)
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    本研究采用遗传算法（GA）解决经典的旅行商问题（TSP），通过优化路径以实现最小化总路程的目标。 本段落档详细介绍了使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP）。文档中不仅阐述了GA的执行流程以及对TSP问题的描述，还在末尾提供了基于MATLAB的具体实现代码。
     
  • TSP-GA：用Python遗传算法解决旅行商问题
    优质
    TSP-GA项目利用Python编程语言实现遗传算法来高效求解经典的旅行商问题(TSP)，旨在寻找最优或近似最优路径。 该存储库提供了一个通用的Python实现来使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。程序需要城市的地理坐标作为输入，并生成一个边缘加权的完整图，其中权重代表城市之间的距离（以公里为单位）。 为了运行这些项目，请确保您已经安装了 Python 3.x x64。如果您还没有安装Python，建议使用包含几乎所有必需软件包的Python发行版进行安装。 接下来，在命令行中克隆存储库： ``` git clone https://github.com/lccasagrande/TSP-GA.git cd TSP-GA ``` 然后按照以下步骤安装所需的软件包： ``` pip install -e . # 或者使用用户模式: pip install -e . --user ``` 最后，在src文件夹中运行主程序： ``` cd src python main.py -v 1 --pop_size 500 ```
     
  • 遗传算法原理PPT（GA）
    优质
    本PPT详细介绍了遗传算法（GA）的基本原理及其应用。从生物进化理论出发，讲解了选择、交叉和变异等核心概念，并探讨了如何利用GA解决优化问题。 遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索技术。它基于达尔文自然选择理论以及孟德尔基因传递机制，通过“适者生存”法则来实现问题求解中的参数优化或寻找最优解。 在该算法中，“染色体”代表可能的问题解决方案；每个个体（即一个潜在解答）由一组特定值组成，这些值被称为“基因”。整个群体的集合构成了搜索空间。遗传操作包括选择、交叉和变异等步骤：首先根据适应度函数评估各个个体的表现并据此进行复制概率分配；然后随机选取两个染色体作为父本执行交叉操作以生成新的后代；同时对部分子代实施突变来引入新基因组合。 通过迭代上述过程，算法能够逐步收敛至全局最优解或接近其的局部极值点。遗传算法广泛应用于各种领域如机器学习、工程设计等领域中的复杂问题求解任务中。
     
  • GA遗传算法教程PPT
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    本PPT为GA遗传算法教学资料，涵盖基础概念、核心原理及应用实例。适合初学者快速掌握遗传算法的设计与实现方法。 本段落将详细介绍并分析GA（遗传算法）的原理，并通过实例进行讲解。
     
  • MATLAB中的遗传算法(GA)
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    本资源深入浅出地介绍了如何在MATLAB中运用遗传算法（GA）解决优化问题，涵盖基本概念、编码方法及应用实例。 遗传算法用于找出群体中最适应的个体及其适应值，并将新产生的种群作为当前种群。接着计算每个个体在群体中的适应度。
     
  • MATLAB中的GA（遗传算法）
    优质
    MATLAB中的遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索技术，广泛应用于复杂问题求解。通过编码、适应度评估、选择、交叉及变异等操作，该工具箱帮助用户高效地探索解决方案空间，找到最优或近似最优解。 在使用MATLAB中的遗传算法（GA）求解问题时，需要设定一些参数： - 最大迭代次数 `maxgen` 设为100。 - 种群规模 `sizepop` 设定为50。 - 交叉概率 `pcross` 设置为0.75。 - 变异概率 `pmutation` 定义为0.25。 - 基因个数 `n` 是5。 - 权限的个数 `p` 是10。
     
  • 【VRP问题】运用遗传算法GA解决VRP问题并附带Matlab代码.zip
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    本资源提供基于遗传算法（GA）求解车辆路径规划（VRP）问题的方案及其实现代码，采用MATLAB编写，适合研究与学习使用。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多个方面，并涵盖无人机等多种应用领域的Matlab仿真项目。 内容： - 智能优化算法及其应用 - 改进的单目标和多目标智能优化算法 - 生产调度研究，包括装配线调度、车间调度以及生产线平衡等 - 路径规划问题的研究，例如旅行商问题（TSP）、车辆路径规划及机器人导航等问题的解决方法 - 物流选址与货位优化 - 神经网络预测和分类模型的应用，如BP神经网络、LSSVM、SVM、CNN等，并介绍深度学习技术在时间序列预测中的应用。 - 图像处理算法涵盖图像识别（车牌号读取、交通标志检测）、分割及去噪等多种任务。 - 信号处理包括故障诊断与脑电信号分析等内容。 - 元胞自动机仿真用于模拟各种自然现象和社会行为，如病毒传播和人群疏散等场景的建模。 适合对象：本科及以上学生和技术研究人员。
     
  • 【VRP问题】利用遗传算法(GA)解决VRP问题并附带Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法（GA）解决车辆路径规划（VRP）问题的方法，并包含详细的Matlab实现代码，适用于学术研究与实践操作。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等众多领域的MATLAB仿真。 内容涉及标题所示的相关主题，详细介绍可以通过主页搜索博客获取。 适合人群包括本科生和研究生在内的各类科研学习者使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB开发者，在技术提升的同时注重个人修养的培养，并欢迎有兴趣的合作项目联系交流。