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单目标遗传算法，采用SBX交叉和多项式变异，为MATLAB开发环境提供。

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简介：
遗传算法是一种专门针对无约束优化问题的单目标优化策略。它存在着多种不同的实施方式，其中一种便采用了 SBX 交叉操作和多项式变异操作。该代码的根源在于 Arvind Sheshadari [1] 对 NSGA-II 的多目标优化实现。值得注意的是： (i) 与其他计算智能技术不同，无法通过总体数量和迭代次数来确定功能评估的次数； (ii) 用户可配置的参数包括 (a) 人口规模，(b) 迭代次数，(c) SBX 算子的分布指数，(d) 多项式变异的分布指数，(e) 锦标赛选择中的旅游规模以及（f）交叉概率。 在本实现中，泳池大小被设定为总体大小的一半（若总体大小为奇数则进行四舍五入）。然而，用户可以根据需要进行调整。 (iii) 该实现的设计旨在确保单调的收敛趋势。参考资料：(1) https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10429-nsga-ii--a-multi-object

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  • 单目标遗传算法：含SBX交叉与多项式变异的实现-MATLAB开发
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    本项目提供了一个用MATLAB实现的单目标遗传算法框架，包含Simulated Binary Crossover (SBX) 交叉算子和Polynomial Mutation变异算子。适用于优化问题求解。 遗传算法是一种用于解决无约束优化问题的单目标优化技术。GA有多种实现方式，其中一种使用SBX交叉和多项式变异。此代码基于Arvind Sheshadari对NSGA-II多目标实现的一个版本。 首先需要了解的是，在与其他计算智能技术不同之处在于，我们无法根据总体数量和迭代次数来确定性地预测功能评估的次数。用户定义的参数包括：(a) 人口规模；(b) 迭代次数；(c) SBX算子的分布指数；(d) 多项式变异的分布指数；(e) 竞赛选择中的池大小，以及(f) 交叉概率。在此实现中，默认设置为总体大小的一半（如果总数是奇数，则向上取整）。不过用户可以自行调整这一数值。 这种实现方式保证了单调收敛性。
     
  • 遗传算法的实现：采用两点交叉与启发式交叉策略-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB平台，探讨了遗传算法在优化问题中的应用。通过实施两种不同的交叉策略——两点交叉和启发式交叉，提高了算法搜索效率及解的质量。 该代码包含了遗传算法（GA）的主要功能：精英主义、锦标赛选择、交叉（两点和启发式）以及变异。此外还有一些使用 GA 的 benchmark 测试函数。此工具是在遗传算法工具箱的帮助下开发的。
     
  • 用MATLAB实现遗传算法，清晰展示选择、交叉和变异各环节
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    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现遗传算法，并具体展示了该过程中选择、交叉及变异三个关键步骤的操作方法。 使用MATLAB编程实现了单目标求最值问题，层次分明，适合初学者使用。
     
  • 遗传算法（GA）基础实现：选择、交叉、变异和精英策略-MATLAB开发
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    本项目基于MATLAB环境，详细介绍了遗传算法的基础概念与操作，包括选择、交叉、变异及精英策略等关键步骤。适合初学者学习遗传算法的原理及其应用实践。 此提交包括遗传算法（GA）的主要组成部分，如选择、交叉、突变和精英主义。每个部分都有相应的功能，并且整个GA也已开发为一个独立的功能模块。这是离散（二进制）版本的GA，因为所有基因都可以分配0或1值。 更多信息请访问我的网站www.alimirjalili.com。我开设了许多关于这方面的课程，您可以通过该网站了解详情并注册学习。
     
  • 采用遗传算法的多目标优化方法
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    本研究提出了一种基于遗传算法的创新策略，旨在解决复杂工程问题中的多目标优化挑战，通过模拟自然选择过程来寻求最优解集。 利用遗传算法解决多目标优化问题的方法包括了GUI代码和工具箱的使用。
     
  • 采用遗传算法的多目标优化方法
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    本研究探讨了利用遗传算法解决复杂问题中的多目标优化策略，旨在提供高效解决方案以应对现实世界中多个冲突目标的需求。 基于遗传算法的多目标优化方法利用了工具箱中的函数，这有助于理解和使用这些工具箱功能。
     
  • Java中的遗传算法：初始种群、交叉、变异和适应度
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    本篇文章探讨了在Java中实现遗传算法的关键步骤，包括初始化种群、执行交叉与变异操作以及计算个体适应度值的方法。 在自然界中，生物展示出强大的适应环境的能力，并且通过生存繁衍得以延续。这种现象激发了人们研究生物特性并模拟其行为的兴趣，从而为开发人工自适应系统提供了丰富的灵感来源。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）便是这一领域的杰出成就之一。该算法基于达尔文的自然选择理论进行设计和实现。 在自然选择的过程中，三个关键因素是至关重要的：遗传、变异以及进化。这些概念被融入到遗传算法的设计之中，使其能够有效地解决各种复杂问题，并且具备强大的自适应能力以应对环境的变化。
     
  • MATLAB中的遗传算法CX循环交叉代码
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    本段落介绍了如何在MATLAB环境中实现遗传算法中的CX（交替型）循环交叉操作，并提供了相应的源代码示例。 在进化算法的交叉环节中，不论是单点交叉还是双点交叉，基因重组后产生的后代可能出现编码重复的情况。因此需要对生成的子代进行修订。常见的修订方法包括部分匹配交叉（PMX）、顺序交叉（OX）以及循环交叉（CX）。这里提供了一段用于遗传算法中的循环交叉(CX)操作的MATLAB代码，该代码运行速度快，适合研究生同学作为智能优化方法的学习练习，也适合作为遗传算法初学者入门的实践内容。
     
  • 关于Matlab中的多目标遗传算法及多目标优化-多目标遗传算法.pdf
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    本PDF文档深入探讨了MATLAB中实现的多目标遗传算法及其在解决复杂问题中的应用，并详细介绍了如何利用该算法进行有效的多目标优化。 有关多目标遗传算法的Matlab资料及《多目标遗传算法.pdf》可能对大家有所帮助。附带两张图表：Figure20.jpg 和 Figure21.jpg。
     
  • 基于自适应交叉算子的变异遗传算法实现
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    本研究提出了一种引入自适应交叉算子的变异遗传算法，旨在提高算法的搜索效率和解的质量，适用于复杂优化问题。 改进的自适应交叉算子和变异算子可以有效提升遗传算法的表现。通过调整这些操作符，可以使算法更加灵活地探索解空间，并提高搜索效率及收敛速度。这样的优化对于解决复杂问题具有重要意义。