最近做了这方面的事情。把自己的一些经验跟大家分享一下。
遗传算法是一种优化算法，所以可以应用在很多地方。尤其是对于比较复杂或者难于求出精确解的问题，该方法给出了比较好的解决方案。
二维下料问题是说，在固定宽度的板材上切割下一些要求大小的目标物，使得消耗的板材长度最小。
对于这个问题，可以把他抽象为这样的数学模型：每一个目标物设置一个id号
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2024-08-12 14:53:05
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上源码百度云： 链接：https://pan.baidu.com/s/1gcbPTztzzdK1GkDN-bg3YQ 提取码：asuj 之前写过完全解析版本的遗传算法相关内容，传送门：本篇文章对GA在进一步思考分析，不涉及基础内容。 首先把问题描述一下：在一定空间中有散落的零件，形状大小各异，想让其最紧凑的排布节省空间。比如下图实际问题出自增
就基本的遗传算法思路代码结构为：Genetic主函数：getPermut函数——Product函数——edge变换长宽高函数、Combination结合函数、aberrance变异函数、Select选择函数plotPermute函数——plotPackage函数Main主函数：% 使用遗传算法得到最大装载方式
% 定义初始种群为100个
% 交叉方式为两两交叉组合，分裂概率为0.7
% 变异方
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2023-12-07 14:43:58
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考虑体积重量的装箱问题（贪婪策略装箱）—— 基于遗传算法1 装箱问题简介经典装箱问题要求把一定数量的物品放入容量相同的箱子中，在满足每个箱子装载物品的大小之和不超过箱子容量的约束下，最小化箱子数目。装箱问题是复杂的离散组合最优化问题，属于NP完全问题。2 场景设计已知货物的重量和体积，在满足箱子载重和容积约束的情况下，最小化箱子使用个数，并除了最后一个箱子外，前面的箱子尽量装满。3 遗传算法设计3
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2024-01-10 21:37:28
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文章目录一、天际线启发式二、遗传算法结合天际线启发式三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 Genome3.3 GA3.4 Run3.5 运行结果展示 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）一、天际线启发式关于天际线启发式的介绍请看我的另一篇博客：【运筹优化】基于堆优化的天际线启发式算法和复杂的评分策略求解二维矩形装箱问题 + Java代码实现二、遗传算法结合天际线启
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2024-01-30 22:47:04
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考虑体积重量的装箱问题（箱子装载平衡）— 基于遗传算法1 前言经典装箱问题要求把一定数量的物品放入容量相同的箱子中，在满足每个箱子装载物品的大小之和不超过箱子容量的约束下，最小化箱子数目。在上一篇装箱问题的博文【考虑体积重量的装箱问题（贪婪策略装箱）—— 基于遗传算法】中，以贪婪策略进行装箱，在最小化箱子数量的前提下，追求先装货物的箱子尽量装满（或称最后一个箱子的装载最少），本文研究另一个目标，即
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2024-01-28 06:39:13
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可变策略的拟人式三维装箱算法实现问题给定一个长方体容器和较多不同形态的长方体货物，需确定装箱策略，使货物尽可能多地装填到容器中。假设与约束货物可向上码放；货物必须完全包含在容器中；任意两个货物内的任意一点不可在空间中的同一位置；货物不可悬空放置，即货物下方必须有其他货物或容器底部支撑；货物与容器平行放置，即货物的边与容器的对应边平行；货物各个面都可以朝下放置，没有上下左右前后的区别。输入输出输入为
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2023-12-09 23:40:02
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三维装箱问题是一类经典的组合优化问题，具有巨大的学习研究和实际应用价值。传统的三维装箱问题都是给定了箱子的尺寸并以最小化箱子的使用数量为优化目标，但是在某些实际业务场景中并没有固定尺寸的箱子。基于此类场景，本文提出了一类新型的三维装箱问题。在本问题中，需要将若干个长方体物体逐个放入一个箱子中（物品的摆放位置不能倾斜），优化目标为最小化能够容纳所有物品的箱子的表面积，因为箱子的表面积与其成本直接正相
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2024-01-17 13:33:25
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代码结构为：Genetic主函数：getPermut函数——Product函数——edge变换长宽高函数、
Combination结合函数、
aberrance函数、
Select选择函数。可视化部分：
plotPermute函数——plotPackage函数Main主函数% 使用遗传算法得到最大装载方式
% 定义初始种群为100个
% 交叉方式为两两交叉组合，分裂概率为0.7
% 变异方式为
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2023-07-24 18:00:45
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文章目录一、天际线启发式二、自适应遗传算法结合天际线启发式2.1 自适应交叉变异2.2 自适应选择策略三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 Genome3.3 AGA3.4 Run3.5 运行结果展示 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）一、天际线启发式关于天际线启发式的介绍请看我的另一篇博客：【运筹优化】基于堆优化的天际线启发式算法和复杂的评分策略求解二维矩形装
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2024-01-31 07:46:06
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遗传算法求解三维装箱问题python是一个结合了优化、算法和编程的挑战。在现代配送与库存管理中，三维装箱问题即将物品以最优的方式装入有限空间内，常常是各企业提升效率的关键。通过遗传算法，我们能够在复杂的设计空间中搜索到较优解。本文将详细阐述遗传算法在三维装箱问题中的应用，以及具体的Python实现过程。
### 背景描述
三维装箱问题的根源可以追溯到20世纪60年代。随着电子商务的发展，尤其是2
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现遗传算法来解决装箱问题。装箱问题是一种经典的组合优化问题，旨在将一组物品放入尽可能少的容器中，以适应给定的容量限制。遗传算法则是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，非常适合解决此类复杂的优化问题。
## 背景描述
由于现代社会中大规模生产和消费的增加，如何有效地利用资源变得尤为重要。装箱问题在物流、存储和运输等领域得到了广泛的应用。以下
# 基于Python遗传算法解决三维装箱问题
## 引言
随着物流和供应链管理的快速发展，如何有效地将货物装箱成为了一个重要的研究课题。三维装箱问题（3D Bin Packing Problem，3DBPP）正是这一研究领域中的一个经典问题。其主要目标是通过合理的方式在一个固定大小的箱子中装入多个物品，以最小化空间浪费。传统的装箱策略往往难以应对复杂多变的实际需求，因而智能算法（如遗传算法）成
原创
2024-09-19 03:27:27
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遗传算法工具箱的使用方法在上一期介绍遗传算法的详细代码之后，有的人可能觉着用起来很不方便，那么这期咱们就来看看遗传算法工具箱的基本使用方法。这里的工具箱主要包括两种：(1)GUI用户界面；(2)调用函数ga。(Matlab版本 2014a) 准备工作(研究函数)我们调用工具箱里专门测试遗传算法的最小值问题：我们先看看函数图像的性质，%%%%子函数代码
function [y]=ras(x
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2024-08-09 07:40:39
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安装参考 安装：1、解压gatbx-origin.zip，得到DOC和SRC文件夹；2、拷贝SRC到Matlab安装目录下的toolbox文件夹中，并将SRC更名为gatbx；3、打开toolbox\local\目录下的pathdef.m文件，在适当位置添加以下两行代码： （也可addpath）Code in pathdef.
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2024-01-28 00:50:50
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GAToolBox
该项目主要针对特征筛选进行优化，已编写名为 “A Real-time Human Activity Recognition Approach with Generalization Performance” 会议论文发表在第39届中国控制会议（CCC2020）论文集中，如需可点击论文名查看全文，同时该项目已上传至GitHub以及码云。实现的功能包括但不限于：在计算机科学和运筹学
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2023-11-15 19:17:58
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-02-27 21:58:05
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元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python) 文章目录元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python)1.GA基本概念与算法最简单的python实现2.对GA的思考和改进2.1 GA改进思路2.2 GA优缺点 完整代码在github上。1.GA基本概念与算法最简单的python实现遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化
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2024-01-11 09:17:02
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最近在实习中，遇到了一个实际问题。客户要将若干大小不一的小矩形，排到大矩形上，而且还要求可以设置小矩形之间的间距，和大矩形的margin值，便于裁切。排样问题是一个经典的NP问题，有很多解决方案。神经网络、遗传、蚁群、模拟退火等等算法都可以解决这个问题。对于一些行业的工业生产，很多生产数据并没有测试数据那般***钻，所以这些算法基本都能满足生产的需要。 在这里，我主要参考了一篇郑州大学的
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2024-05-28 12:58:20
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记录第一次写出遗传算法 首先算法思路：一、初始一个种群二、进行繁衍（顺带突变一下）三、种群中单个个体的适应度（可理解为繁衍下去的概率，和目标值有关）四、child和原种群结合成一个新种群，定义一个select函数除去哪些繁衍概率小的个体， 重复二，三进程五、经过n次迭代（繁衍）进程 得到最终的较为优秀种群，从中寻找到适应度最大的个体（解），当作问题的最终答案。六、写一个for循环，看看此算法的预测
