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基于GA遗传算法的TSP路径优化仿真及GUI操作界面展示+提供代码操作视频

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简介：
本项目运用GA遗传算法对经典的TSP问题进行路径优化，并设计了用户友好的GUI操作界面。通过提供的操作视频，可直观了解如何运行代码实现路径规划与优化。 基于GA遗传优化算法的TSP路线优化仿真带GUI操作界面 提供代码操作视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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  • 基于GA遗传算法的TSP路径优化仿真及GUI操作界面展示+提供代码操作视频
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    本项目运用GA遗传算法对经典的TSP问题进行路径优化，并设计了用户友好的GUI操作界面。通过提供的操作视频，可直观了解如何运行代码实现路径规划与优化。 基于GA遗传优化算法的TSP路线优化仿真带GUI操作界面 提供代码操作视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
     
  • 基于遗传算法优化的VRP路径规划仿真+代码操作演示视频
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    本视频详细介绍了使用遗传算法优化车辆路线问题（VRP）的路径规划方法，并通过代码操作展示了仿真实验过程。 基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）仿真及代码操作演示视频涉及的核心知识点是GA在VRP中的应用。VRP是一种经典的组合优化问题，目标是在满足客户需求的前提下设计一条最小化总行驶距离或时间的配送路线，常应用于物流和运输行业。遗传算法通过模拟自然选择、基因重组和突变等生物进化过程来搜索最优解。 视频教程详细展示了如何利用GA编程解决VRP的过程，通常包括以下内容： 1. **遗传算法基础**：讲解种群初始化、适应度函数定义以及选择、交叉与变异操作的基本原理。 2. **编码策略**：介绍将车辆路径问题转化为适合GA处理的编码形式的方法。 3. **适应度函数设计**：展示如何根据总行驶距离或时间来评估个体优劣的标准。 4. **算法实现细节**：演示使用MATLAB或其他编程语言构建GA框架的具体代码示例，涵盖各个操作步骤的编写方法。 5. **操作流程指导**：逐步说明运行代码的过程、观察迭代结果及解读最优路径和性能指标的方法。 6. **参数设置技巧**：讲解调整种群大小、交叉概率等关键参数对算法效果的影响策略。 7. **VRP模型介绍**：简述客户点分布情况、仓库位置设定以及车辆限制条件等相关因素，并可能涉及时间窗约束或多车型服务等问题。 压缩包中除了视频教程和代码示例外，还包含详细的文档资料来支持用户深入理解GA与VRP理论背景及实际应用。这些资源帮助学习者从基础概念到高级技巧全面掌握遗传算法在解决复杂路径规划问题中的作用机制和技术要点。
     
  • 基于GA遗传算法优化的TWVRP带时间窗路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频展示了一种基于遗传算法（GA）优化的时间窗口车辆路由问题(TWVRP)解决方案。通过MATLAB实现并详细演示了整个仿真过程和代码操作，为研究者提供实践参考。 基于GA遗传优化的TWVRP带时间窗路径规划问题的MATLAB仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：使用MATLAB 2021a或者更高版本测试；运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于遗传优化算法的列车运行路径MATLAB仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频通过MATLAB平台，详细展示了基于遗传优化算法模拟和优化列车运行路径的过程，并附带完整代码讲解与操作示范。 基于遗传优化算法的列车交路方案MATLAB仿真包含操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口中的路径为工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频进行操作。
     
  • 基于GA遗传算法的柔性生产调度仿真及代码操作视频
    优质
    本视频深入讲解并演示了运用GA遗传算法进行柔性生产调度的仿真过程，并详细介绍了相关代码的操作方法。 领域：MATLAB 柔性生产调度 内容介绍：本项目包含基于GA（遗传算法）优化的柔性生产调度仿真及代码操作视频。 用途描述：适用于学习使用GA遗传优化方法进行柔性生产调度编程的学生、研究人员等，旨在帮助用户掌握相关技术的应用和实现过程。 目标人群：面向本科生、硕士生、博士生以及从事教研工作的专业人士。 运行说明： - 建议在MATLAB 2021a或更新版本上测试项目。 - 运行时请执行文件夹内的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 确保当前工作目录设置为项目的根目录（可通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口进行确认）。 详细操作步骤可参考随附的操作录像视频。
     
  • 基于GA遗传算法的控制器参数寻优、模糊控制优化及TSP路径问题求解（附代码和操作视频）
    优质
    本项目采用GA遗传算法进行PID控制器参数优化与模糊控制系统改进，并应用于解决TSP旅行商问题，提供详尽源代码及操作指南视频。 领域：MATLAB中的GA遗传算法 内容概述： 本项目利用GA遗传算法实现控制器参数寻优、模糊控制优化以及TSP（旅行商问题）路径求解，并提供相关代码操作视频，以帮助学习者更好地理解和掌握这些技术。 适用人群： 适合本科及以上层次的科研与教学人员使用，包括本科生、硕士生和博士研究生等。 运行说明： 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更高。在开始实验前，请打开并执行项目文件夹内的Runme_.m脚本段落件，而非直接调用子函数文件。此外，在启动程序时，请务必保证左侧的当前工作目录窗口显示的是正确的工程路径。 详情操作可参考随附的操作录像视频进行学习和实践。
     
  • 基于禁忌搜索算法的TSP最优路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了利用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP)的最优化路径规划过程，并提供完整的MATLAB仿真代码操作演示。 基于禁忌搜索算法的TSP最优路径规划matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；同时，请确保在MATLAB左侧当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频中的演示内容。
     
  • 基于GA遗传算法优化RBF神经网络的数据预测Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了如何利用MATLAB结合遗传算法（GA）优化径向基函数(RBF)神经网络进行数据预测，包括完整代码的操作流程和仿真过程。 领域：MATLAB中的GA遗传算法优化RBF神经网络算法 内容：基于GA遗传算法优化的RBF（径向基函数）神经网络数据预测方法进行仿真操作，并提供相关代码。 用途：适用于学习如何使用GA遗传算法来优化RBF神经网络编程技术，适合科研和教学活动应用。 目标人群：主要面向本科、硕士及博士等各级别师生的研究与学习需求。 运行说明： - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试。 - 运行仿真时，请执行“Runme_.m”文件而非直接调用子函数。 - 在启动程序前，务必保证当前工作路径为工程所在目录（可通过左侧的Current Folder(当前文件夹)窗口查看和设置）。 详细操作步骤请参考提供的视频教程。
     
  • 基于遗传优化算法的三维航迹规划仿真优化+含代码操作演示视频
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    本项目运用遗传优化算法进行三维空间中的航迹路径规划，并通过仿真软件验证其有效性。附带详细的操作代码及演示视频，便于学习与应用。 基于遗传优化算法的三维航迹规划优化仿真的运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并在软件中运行名为Runme.m的文件，不要直接运行子函数文件。此外，在执行程序时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频。
     
  • 基于GA遗传算法的MTSP问题求解及Matlab仿真【含操作视频】
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    本项目利用GA遗传算法解决多旅行商问题（MTSP），并通过Matlab进行仿真模拟，并包含详细的操作演示视频。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及中文注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：MTSP问题求解 3. 仿真效果：参考同名文章《基于GA遗传优化算法的MTSP问题求解matlab仿真》中的内容进行评估。 4. 内容：本项目是基于GA（遗传算法）对多旅行商问题 (Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP) 进行求解的MATLAB仿真实验。MTSP是TSP（旅行商问题Traveling Salesman Problem）的一个扩展，涉及多个旅行商访问一系列城市，每个城市恰好被一个旅行商访问一次，并且所有旅行商从同一出发点开始并最终返回该起点。目标是在满足上述条件的前提下，使所有旅行商的总行程最短。 5. 注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考视频录像中的说明。