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MATLAB遗传算法
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基于遗传算法的MATLAB集装箱多层装载优化系统
本MATLAB项目利用遗传算法实现智能集装箱多层装载优化，支持10个集装箱在双层平台上的自动布局。通过种群初始化、选择、交叉和变异操作，实现高效空间利用率，适用于物流仓储优化场景。 -
基于MATLAB的实数编码遗传算法优化工具箱
本项目实现了一个完整的实数编码遗传算法框架，支持用户自定义目标函数和优化参数。系统包含种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等核心操作，提供收敛曲线可视化功能，适用于连续函数优化问题。 -
基于MATLAB遗传算法的多目标函数优化实现
本项目利用MATLAB全局优化工具箱实现多目标优化问题的遗传算法求解。通过自定义目标函数、配置种群参数和进化策略，有效寻找帕累托最优解集。包含完整的参数设置和可视化分析模块，适用于工程优化和学术研究。 -
基于MATLAB遗传算法的多目标规划优化系统
本项目利用MATLAB内置遗传算法函数解决多目标优化问题，支持自定义目标函数与约束条件，自动生成Pareto最优解集。适用于工程优化、决策分析等领域，提供高效、灵活的优化计算方案。 -
MATLAB实数编码遗传算法程序
本MATLAB项目实现了基于实数编码的遗传算法，专为连续优化问题设计。支持自定义适应度函数和种群参数，通过选择、交叉和变异操作高效搜索最优解。 -
MATLAB遗传算法优化工具箱源码实现
提供完整的遗传算法MATLAB源码，支持种群初始化（随机/自定义）、适应度评估（内置标准函数与用户自定义）。适合各类优化问题求解，代码结构清晰，便于二次开发。 -
MATLAB全局优化：遗传算法与自适应改良实现
本项目基于MATLAB实现了标准遗传算法（GA）框架，包含选择、交叉与变异操作，并引入自适应机制以动态调整交叉和变异概率，支持多种适应度函数类型，针对全局优化问题提供完整的种群进化与可定制参数设置。
