遗传编程

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.

使用遗传编程算法解决Bin Packing问题的MATLAB实现。该代码利用进化策略寻找最佳解，并支持不同参数的自定义。

之前从网络下载的一些Matlab编写的经典遗传算法源程序，发现它们非常实用，现在分享给大家。

罗伯特·希尔德布兰德的书籍“数学编程和运筹学：建模、算法和复杂性”中提供了关于遗传算法在数学编程和运筹学中的源代码示例。这本书最初为弗吉尼亚理工大学的ISE 3434本科课程设计，涵盖了线性编程、整数编程、非线性编程以及复杂性理论的基础。书中详细介绍了多种优化方法，包括启发式算法如遗传算法、粒子群优化和禁忌搜索。如果您对贡献和扩展此内容感兴趣，建议参与Open Optimization项目，这是一个致力于教学优化和运筹学的开源材料生态系统。

探索在Matlab中使用遗传算法优化BP神经网络的编程实例，这是一个涉及深度学习优化技术的具体案例。

使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。

通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。 WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。 通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。 WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。

SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种智能的多变量优化算法，它模拟生物种群的繁殖规律来寻找问题的最佳解决方案。该程序可以用于寻找变量的最小值或最大值，并支持多种编码方式（浮点、Grey码、二进制）、选择策略（轮盘赌、锦标赛）、交叉操作（单点、均匀、浮点）以及变异操作（单点、浮点）。 在MATLAB 6.5+环境中，使用SGA需要定义一个目标函数（例如 AimFunc.m），该函数接受待优化变量 x 作为输入，并返回对应的适应度值。通过调用 Genetic（目标函数名）即可启动优化过程。

基本遗传算法流程 定义适应度函数和参数: 在论域空间 U 上定义适应度函数 f(x)，并设置种群规模 N，交叉率 Pc，变异率 Pm 以及最大迭代次数 T。 初始化种群: 随机生成 N 个染色体 s1, s2, ..., sN，构成初始种群 S = {s1, s2, ..., sN}，并设置代数计数器 t = 1。 评估适应度: 计算种群 S 中每个染色体 si 的适应度 f(si)。 检查终止条件: 如果满足终止条件 (例如达到最大迭代次数 T), 则选择 S 中适应度最高的染色体作为最终结果，算法结束。 选择操作: 根据选择概率 P(xi) 从种群 S 中随机选择 N 个染色体进行复制，并将复制得到的 N 个染色体构成新的种群 S1。

这份文档提供了对上传的遗传算法代码的详细解读，帮助您理解代码背后的算法原理和实现细节。