GA、PSO、FA和IWO求解Bin Packing问题

使用遗传编程算法解决Bin Packing问题的MATLAB实现。该代码利用进化策略寻找最佳解，并支持不同参数的自定义。

利用粒子群优化（PSO）、帝国主义竞争算法（ICA）和萤火虫算法（FA）解决最小生成树问题的方法在MATLAB中得到了广泛应用。这些算法通过优化过程有效地找到了最优的生成树结构，更多详情请参见以下链接：http://yarpiz.com/407/ypap116-minimum-spanning-tree

详细内容请查看以下链接：http://yarpiz.com/64/ypml101-evolutionary-clustering

MATLAB中的智能优化算法包括遗传算法（GA）和模拟退火算法（simulannealbnd）。GA求解器不仅能处理无约束优化问题，还能处理非线性约束优化问题，其功能强大。相比之下，simulannealbnd求解器只能解决无约束优化问题。在使用Solver下拉菜单中选择GA算法，在适应函数栏中输入@(x)x^4-3*x^3+x^2-2，变量个数设为1，其余参数保持默认设置，然后点击Start按钮即可运行。

基于 GA-PSO-BP 算法的矿井 CO 监测系统是个挺有意思的项目。它把遗传算法、粒子群算法还有 BP 神经网络揉到一块，用来搞温湿度补偿这事儿，效果还不错。9 个节点用红外传感器采样，决策端跑混合优化的神经网络，结果误差控制在 1.3%以内，蛮靠谱的。如果你在做类似传感器数据或者环境监测，强烈建议你研究下这个思路。

利用MATLAB实现PSO算法，寻求系统的全局最优解。

迷宫求解问题是计算机算法中的经典应用之一，通过不同的算法可以快速找到迷宫的出口。这篇资源整合了多种算法的实现，挺适合想研究迷宫问题的开发者。比如，使用SARSA算法来解迷宫问题，MATLAB 开发的方式让你快速上手，代码也蛮简洁的。如果你对路径规划感兴趣，还可以看看Matlab的迷宫路径规划合集。讲真，这些算法都是实际中有用的，应用广泛。至于 3D 迷宫的设计，MATLAB的实现方式让你在虚拟世界中也能体验迷宫的乐趣。最关键的是，所有的代码都可以直接下载，省了不少时间！如果你想深入学习迷宫求解，建议从这几个资源入手，实践操作重要。你看，几种算法对比，哪种更适合你的项目，就知道了！

这是一个关于0-1背包问题的项目，包含了问题的解决代码和相关资料，适用于学习和研究背包问题算法。

随着技术进步，遗传算法和长短期记忆网络已经能够自动生成音乐旋律。这段代码使用ABC符号语言生成旋律，并且LSTM网络作为遗传算法的目标函数。详细信息请访问abcnnotation.com。我们的研究论文《使用交互式进化算法生成音乐》详细介绍了这一过程。