遗传算法优化基础知识

最大限度地减少Rastrigin的功能

给出了一个用遗传算法求解优化问题的实例。

编码和尽量减少使用遗传算法的适应度函数

展示了如何编写一个健身功能，包括额外的参数或量化。

约束优化使用遗传算法

展示了如何在你的问题的制约。

选择和输出

表演如何选择输入选项和输出参数。

遗传算法选择的影响。

实施例示出的几个选项的效果。

非线性约束使用GA

示出了如何使用各种类型的约束的示例。

使用遗传算法的全局和局部最小值

演示如何搜索全局最小值的示例。

常见的调优选项

代集最大数量

展示了如何调整最大代选项来获得更好的结果。

种群多样性

显示种群的多样性，以及如何设置它的重要性。

健身比例

描述适应度缩放，以及它如何影响的进展GA。

改变变异和交叉

显示了变异和交叉参数的影响GA。

混合方案在遗传算法

示出了用于改进溶液中使用的混合动力功能的。

当使用混合功能

描述了混合动力功能有可能提供更高的精确度和速度的情况。

混合整数规划

混合整数GA优化

解决混合整数规划问题，其中某些变量必须是整数值。

求解混合整数工程设计问题使用遗传算法

演示如何在遗传算法中使用混合整数规划的示例，包括如何从有限的值列表中进行选择。

专门的任务

GA简历

表演如何继续优化GA从最终的人口。

结果重现

展示了如何通过重置随机种子繁殖的结果。

从文件运行GA

提供了运行的例子GA使用一组参数来搜索最有效的设置。

使用导出选项和问题

说明如何创建和使用问题，结构或一组选项。

矢量化的健身功能

如何使用矢量化功能的评估，以获得速度。

创建自定义绘图功能

说明如何创建和使用自定义绘图功能在GA。

自定义输出函数的遗传算法

此示例示出了在使用定制的输出功能的GA。

自定义数据类型优化使用遗传算法

解决使用自定义数据类型的旅行商问题。

优化并行的ODE

优化使用由溶液到ODE给出的客观patternsearch或GA串行或并行的。

遗传算法的背景

什么是遗传算法？

介绍了遗传算法。

遗传算法的术语

解释了遗传算法的一些基本术语。

如何将遗传算法工程

礼物的遗传算法是如何工作的概述。

非线性约束求解算法

解释了增广拉格朗日遗传算法（藻）和惩罚算法。

在优化应用结果重现

要重现遗传算法的最后运行的结果，选择使用随机状态，从此前的跑步复选框。

遗传算法选择

介绍了遗传算法的选项。