说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数

说明：采用遗传算法和例子群算法进行优化，可以采用试验设计方法构建试验样本，用Kriging方法构建适应度函数，然后进行优化求解，记住，采用此程序是，应该安装Kring工具箱子

matlab 算法 模型 函数 遗传 优化 粒子 kriging 求解 适应度

说明：里面有动态参数识别适应度函数以及自适应粒子群算法 亲测可用 且效果很好，(  U91CC  u972  u2709  u2A1  u2109  u7C2  u7C2  u653  u8BC6  u52...

自适应 粒子群优化算法 APSO 动态参数识别 适应度 函数以 自适应粒子群算法

说明：matlab环境下的Griewank函数，用以评价粒子群算法的适应度

粒子群适应度 粒子群-适应度 QDRB 适应度函数 求griewank函数

说明：该文件有助于在分析和预测拟用作适应度函数的值时作为活动水平等高线的基础

适应度 函数 值 水平等高线

说明：基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值，使得粒子速度更新更有层次，更新速度更均匀。

粒子适应度 惯性权值

说明：如何计算具有不同参数的不同函数的适应度

不同参数 不同函数 适应度

说明：权重自适应改进的粒子群算法，只需添加适应度函数即可使用。

PSO 权重自适应 粒子群算法

说明：车辆路径问题VRP的matlab编程，里面包含距离矩阵和适应度函数和交叉，多种群遗传算法的程序。

多车辆 vrp多车辆-matlab 路径优化 车辆路径

说明：利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量；然后构造了一种二维伽马函数，利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域的亮度值，最终实现对光照不均匀图像的自适应校正处理。

光照处理 图像亮度参数 图像-光照校正 自适应gamma 多尺度区域