遗传编程求解Bin Packing问题

应用遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、萤火虫算法（FA）和入侵杂草优化（IWO）求解Bin Packing问题

该项目利用遗传算法解决旅行商问题，目标是在给定的30个城市（经纬度已提供）中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数，以优化算法性能。

探讨如何利用遗传算法解决车辆路径问题(VRP)，并提供基于Matlab的算法实现。 车辆路径问题是物流领域的核心问题之一，其目标是在满足一系列约束条件下，找到最优的车辆路线安排方案，以最小化运输成本或距离。遗传算法作为一种元启发式算法，具有全局搜索能力强、易于实现等优点，被广泛应用于解决VRP问题。 在Matlab中实现基于遗传算法的VRP问题求解，通常需要完成以下步骤： 问题建模: 定义VRP问题的具体约束条件，如车辆载重限制、客户需求、时间窗口等，并构建相应的数学模型。 遗传算法设计: 编码方案: 选择合适的编码方式表示解空间，例如二进制编码、实数编码等。 适应度函数: 定义评价解优劣的标准，例如总运输成本、总行驶距离等。 遗传算子: 设计交叉、变异等算子，用于生成新的解。 选择策略: 根据适应度值选择优秀的个体进入下一代，例如轮盘赌选择、锦标赛选择等。 算法实现: 利用Matlab编写遗传算法代码，并设置算法参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。 结果分析: 对算法求解结果进行分析，评估算法性能，并可视化最终的车辆路径方案。 通过以上步骤，可以利用Matlab实现基于遗传算法的车辆路径问题求解，为物流配送等实际问题提供优化方案。

本资源包含遗传结合粒子群算法在单目标优化问题中的MATLAB代码实现，适用于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真需求。代码包包括详细的注释和示例，帮助用户理解和应用这些技术到不同应用场景中。

本视频提供了一种基于MATLAB图形用户界面（GUI）的遗传算法（GA）来解决多旅行商问题（MTSP）。该算法适用于多个起始点和不同终点的场景。视频中包含了详细的代码和运行说明，便于理解和使用。

MATLAB 遗传算法程序 该程序采用遗传算法，能够求解任意方程。

这是一个关于0-1背包问题的项目，包含了问题的解决代码和相关资料，适用于学习和研究背包问题算法。

这份笔记本提供了“符号回归与遗传编程”博客文章的配套代码和实验结果。 研究中使用的符号回归方法参考了 Moro 等人 (2016) 的研究。 参考文献 Moro, S., Rita, P., & Vala, B. (2016). Predicting social media performance metrics and evaluating the impact on brand building: A data mining approach. Journal of Business Research, 69(9), 3341–3351.

本程序利用 MATLAB 遗传算法，求解函数 y = 200 * exp(-0.05 * x * sin(x)) 在区间 [-2, 2] 上的最大值。