启发搜索
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基于蚁群算法的作业车间调度优化系统
本项目旨在利用蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）求解经典的作业车间调度问题（JSSP）。该问题涉及多个工件在多台机器上的加工顺序优化，属于典型的NP-hard组合优化难题。系统通过模拟蚂蚁的寻径行为，将调度方案抽象为路径选择过程，利用信息素浓度与启发式信息引导搜索。具体功能包括： 建立标准JSSP数学模型，支持定义不同工件在特定机器上的加工顺序及所需时长。 实现基于概率转移规则的路径选择机制，结合工序剩余加工时间等启发式信息优化搜索效率。 采用动态信息素更新策略，包括局部 -
基于MATLAB的标准遗传算法GA优化工具箱
本项目提供了一套完整的标准遗传算法（Genetic Algorithm, GA）实现方案，旨在解决复杂的全局优化与函数求极值问题。该程序基于生物进化论中的选择、交叉、变异机制进行迭代搜索，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。 -
通用遗传算法求解TSP旅行商问题程序实现
本项目提供一套基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）解决经典旅行商问题（TSP）的通用MATLAB代码方案。旅行商问题旨在寻找一条经过所有城市且每个城市仅访问一次，最终回到起点的最短路径。该程序通过模拟生物进化过程来优化路径方案，具体功能如下：首先，系统支持自定义城市坐标输入或随机生成多目标点地理信息。在算法实现层面，采用了基于整数排列的染色体编码方式，直观表示城市访问顺序。适应度函数基于路径总长度的倒数构建，确保路径越短的个体具有更高的生存和繁衍概率。程序集成了多种经典的遗传操作算子 -
随机蛙跳算法SFLA函数寻优仿真实现
本项目完整实现了随机蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）的MATLAB程序，这是一种基于群体智能的高效启发式搜索算法。该程序模拟了青蛙群体在湿地中寻找食物的行为，通过将种群划分为多个子群（Memeplexes）来实现协同搜索。其核心逻辑包含四个主要阶段：首先是初始种群的随机生成与适应度评估；其次是根据适应度对种群进行排序并划分为多个并行的子群；接着在每个子群内部执行局部寻优操作，利用子群内的最优解和最差解进行位置更新，从而驱动群体向更优解靠拢；最后是子群间
