js遺傳演算法
❶ 可以用matlab遺傳演算法工具箱實現0-1規劃的遺傳演算法嗎
http://www.21ic.com/jszt/matlab.htm
MATLAB使用教程！希望對你有幫助！
❷ 關於電梯問題，高分求助～
你說的是群控，不是電梯群。群控----參考文獻里有圖
群控系統
在主板上開關X86與CAN匯流排（匯流排末端）連接起來。該開關在第一個和最後一個電梯上關閉的其它的打開。
主要特點：群控電梯的信號傳遞採用兩線CAN-BUS的串列通訊方式，從而保證了大量數據的高速、可靠傳送。當維修保養時，此電梯自動推出群控服務，恢復正常運行後，電梯立即自動轉換成群控運行，由EKM6500電腦主控板所實現的群控功能無須加並聯櫃。
主要功能：
■ 動態泊梯
對每台梯設置好泊梯誤差後，每台梯將產生一個泊梯區域，在"動態泊梯" 功能下，這些泊梯區域將依據"避免空駛和快速響應"原則在各梯之間相互轉換。
如一台梯在設定的泊梯時間內無指令呼梯，則行駛到下一個空白泊梯區域的中央；泊梯期間如有呼梯指令，則泊梯運行被中斷，電梯此時所處位置的不同，將做不同的響應。
■ 分散待梯功能
當群控系統的所有電梯都保持待梯狀態一分鍾時間，群控系統就開始分散待梯運行：
A.如果基站及基站以下層樓都沒有電梯，系統就發一台最容易到達基站的電梯到基站閉門待梯。B.如果群控系統中有兩台以上電梯正常使用，而且中心層以上層樓沒有任何電梯，系統就分配一台最容易到達上方待梯層的電梯到上方待梯層閉門待梯。
■ 傾向服務
群控系統根據投入群控中的電梯和實際使用情況的比較，如果發現投入使用的電梯量大於需要量的上限標准值，就逐漸減少投入使用的電梯數量，知道電梯數量符合需要量或者只剩一台電梯投入使用為止。其中電梯都讓它們處於休息狀態，從而減少電梯的運行次數，起到節能功能。反過來，如果群控系統發現投入使用的電梯數量小於需要量的下限標准值，就逐漸增加投入使用的電梯數量。
■ 疏散狀態運行
如果大樓備有電源，當正常電源突然停電，切換到後備電源供電時，就需要這一選擇功能，此時群控系統為了防止後備電源的功率有限，根據預先設定，按次序逐一讓每台電梯返回到基站開門放客待梯。當所有電梯都返回到基站後，群控系統根據預先設定指定哪幾台電梯繼續正常使用，哪幾台電梯關梯休息，這樣可保證後備電源不會超負荷運行。
參考資料：http://www.rekoba.com.cn/cpjs/images/new2.htm
回答者：ALOSTSHIP - 進士出身 八級 4-14 19:22
電梯使用運行安全的要求是什麼
來源： 日期：2003-09-29
一、電梯的產權單位應對電梯使用過程中的安全負責，嚴格執行國家有關規定，並應履行下列職責：
l、設置專人負責電梯的日常管理，記錄電梯運行狀況和維修保養工作內容，建立健全各項安全管理制度。積極採取先進技術，降低故障率。
2、確定合理的電梯運行時間，加強日常維修保養。
3、安裝、維修保養人員和電梯司機均應持有效的特種行業操作證上崗，並定期參加復審。
4、在便於接到報警信號的位置設立電梯管理人員的崗位，制定緊急救援方案和操作程?
回答者：fengshanjian - 助理 三級 4-15 10:36
它是通過系統來遠行的
回答者：ttdx - 童生 一級 4-15 11:41
樓主如果需要下面文獻的話可以發郵件聯系我（點我可見），專業的論文，文獻比較多，可聯系後再詳細討論。
電梯群控制系統的設計與實現 CAJ下載 PDF下載
【英文篇名】 Design and Implementation of an Elevator Group Controlling System
【作者】 朱明富; 雷科; 王國萍;
【英文作者】 Zhu Mingfu; Lei Ke; Wang Guoping Zhu Mingfu: Assoc. Prof.; Dept. of Control Science and Technology; HUST; Wuhan; China.;
【機構】 華中科技大學控制科學與工程系; 湖北武漢;
【刊名】 武漢理工大學學報(信息與管理工程版) , 編輯部郵箱 2005年 04期 ASPT來源刊 CJFD收錄刊
【英文刊名】 Journal of Wuhan Automotive Polytechnic University
【中文關鍵詞】 電梯群控系統; CAN匯流排; 調度演算法;
【英文關鍵詞】 elevator group controlling system; CAN bus; dispatch algorithm;
【中文摘要】 通過對電梯群控系統的工作原理進行分析,結合CANBUS匯流排實時、高速的通信特點,提出了電梯群控系統的設計方案。並對CANBUS的通信特徵、系統的總體結構設計、系統軟體結構設計以及調度演算法進行了闡述,在軟體結構的設計中運用了模塊化的設計思想,提高了電梯群控系統的靈活性和可擴展性。
【英文摘要】 The working principles of an elevator group controlling system are analyzed. A designing method of an elevator group controlling system is presented combining the timely and high speed communication features of CAN Bus. The communication features, system architecture, software and hardware designing, and the dispatch algorithm of CAN bus are clarified. The designing method of molarizing is applied in software architecture design to improve the flexibility and expansibility of an elevator group controlling...
【DOI】 CNKI:ISSN:1007-144X.0.2005-04-011
電梯群控技術的現狀與發展方向 CAJ下載 PDF下載
【英文篇名】 On the Present Situation and Developing Trends of Elevator Group Supervisory Control Technologies
【作者】 楊禎山; 邵誠;
【英文作者】 YANG Zhen-shan; SHAO ChengResearch Centre of Information and Control; Dalian University of Technology; Dalian; China.;
【機構】 大連理工大學信息與控制研究中心; 遼寧大連;
【刊名】 控制與決策 , 編輯部郵箱 2005年 12期 中文核心期刊要目總覽 ASPT來源刊 CJFD收錄刊
【英文刊名】 Control and Decision
【中文關鍵詞】 電梯群控技術; 人工智慧; 模糊控制; 神經網路; 遺傳演算法;
【英文關鍵詞】 Elevator group supervisory control technologies; Artificial intelligence; Fuzzy control; Neural network; Genetic algorithm;
【中文摘要】 在對電梯群控系統的結構特性、工作原理以及該技術最新發展概況綜述的基礎上,對電梯群控系統研究中的控制演算法以及控制策略的採用、實施的效果、關鍵技術和存在的問題等進行了詳細分析.結合電梯群控系統的應用現狀,探討了現階段電梯群控技術應著重解決的問題和發展方向.
【英文摘要】 Based on the reviews of the development of elevator group control technologies,the principle of work and the structural behavior of elevator group control system(EGCS) are discussed in detail.Analysis of some problems in the research of EGCS,including the adoption and implementation aftermath of the control algorithms and strategies,key technologies used in this fields and problems to be solved,are concted considering the curresent application of EGCS.Some prospective control technologies for EGCS and dev...
【DOI】 CNKI:ISSN:1001-0920.0.2005-12-000
電梯群控系統調度演算法的研究 CAJ下載 PDF下載
【英文篇名】 Investigation about dispatching method in elevator group control system
【作者】 趙碩; 楊欣宇; 丁海波;
【英文作者】 ZHAO Shuo YANG Xin-yu DING Hai-bo （Computer Department; Qiqihar University; Qiqihar; Qiqihar Water Company; Qiqihar 161005）;
【機構】 齊齊哈爾大學計算機系; 齊齊哈爾市自來水公司; 齊齊哈爾;
【刊名】 齊齊哈爾大學學報 , 編輯部郵箱 2005年 03期 ASPT來源刊 CJFD收錄刊
【英文刊名】 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)
【中文關鍵詞】 電梯群控系統; 電梯調度; 人工智慧;
【英文關鍵詞】 elevator group control system; elevator dispatching; artificial intelligence;
【中文摘要】 本文主要介紹了基於專家系統的演算法,基於模糊控制的演算法,基於神經網路系統演算法以及遺傳演算法在電梯群控系統中的應用。
【英文摘要】 The paper briefly introces the application of several intelligent control methods in the elevator group control system;such as expert system-based,fuzzy logic-based,neural networks-based control and Ga-based method.
【DOI】 CNKI:ISSN:1007-984X.0.2005-03-023
基於CAN匯流排的電梯群控系統的通訊介面設計與實現 CAJ下載 PDF下載
【英文篇名】 Design and implementation of communication interface for elevator group control systems based on CAN bus
【作者】 余華; 孫德寶;
【英文作者】 YU Hua1; SUN De-bao2（1.Institute of Wuhan Shipbuilding; Wuhan; China; 2.Huazhong University of Science and Technology; China）;
【機構】 武漢船舶職業技術學院; 華中科技大學; 湖北武漢;
【刊名】 電氣傳動自動化 , 編輯部郵箱 2006年 01期 ASPT來源刊 CJFD收錄刊
【英文刊名】 Electric Drive Automation
【中文關鍵詞】 CAN匯流排; 電梯群控系統; 通訊介面;
【英文關鍵詞】 CAN Bus; elevator group control systems; communication interface;
【中文摘要】 介紹了基於CAN匯流排的電梯群控系統的設計與實現方法,並給出了CAN匯流排通訊介面的硬體電路和軟體設計方法。
【英文摘要】 The design and implementation of elevator group control systems based on CAN Bus are introced,and the hardware circuit and software design method of CAN Bus communication interface are also presented.
【DOI】 cnki:ISSN:1005-7277.0.2006-01-012
❸ 遺傳演算法
網上很多地方有：
http://www.91tech.cn/Article/Print.asp?ArticleID=253
http://www.bjx.com.cn/files/wx/zdhjsyyy/2003-6/3.htm
http://www.longen.org/e-k/GA.htm
❹ 求助：java調用Matlab遺傳演算法工具箱實現計算
是過程太復雜。沒有這方面的源碼。
❺ 學習人工智慧主要學什麼內容
1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論;
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫;
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java;
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容;
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出台了一些扶持人工智慧發展的政策，人工智慧正處於發展的紅利期，所以越早學習就越有就業優勢。人工智慧火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業，還是一些中小型企業，對於人工智慧人才的需求量都非常大。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。目前來看，現在學習人工智慧是一個很好的時機！
❻ 求javascript版本的遺傳演算法demo
你就不能先自己找下么？
http://www..com/?wd=javascript%D2%C5%B4%AB%CB%E3%B7%A8%BB%E6%BB%AD&tn=monline_4_dg
❼ 用遺傳演算法求解作業車間調度的MATLAB程序問題
你好歹看一下程序嘛，人家都給你注釋了輸入輸出都是啥，你使用的時候得先給輸入賦值。在命令行輸入M=啥，N=啥···然後再輸[Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
左邊這些就是輸出了，要是運行成功會在workspace裡面看到
❽ 大家好，請問誰有基於matlab的遺傳演算法源代碼，很需要呀
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
% JSPGA.m
% 車間作業調度問題遺傳演算法
%--------------------------------------------------------------------------
% 輸入參數列表
% M 遺傳進化迭代次數
% N 種群規模(取偶數)
% Pm 變異概率
% T m×n的矩陣，存儲m個工件n個工序的加工時間
% P 1×n的向量，n個工序中，每一個工序所具有的機床數目
% 輸出參數列表
% Zp 最優的Makespan值
% Y1p 最優方案中，各工件各工序的開始時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y2p 最優方案中，各工件各工序的結束時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y3p 最優方案中，各工件各工序使用的機器編號
% Xp 最優決策變數的值，決策變數是一個實數編碼的m×n矩陣
% LC1 收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
% LC2 收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
% 最後，程序還將繪出三副圖片：兩條收斂曲線圖和甘特圖（各工件的調度時序圖）
%第一步：變數初始化
[m,n]=size(T);%m是總工件數，n是總工序數
Xp=zeros(m,n);%最優決策變數
LC1=zeros(1,M);%收斂曲線1
LC2=zeros(1,N);%收斂曲線2
%第二步：隨機產生初始種群
farm=cell(1,N);%採用細胞結構存儲種群
for k=1:N
X=zeros(m,n);
for j=1:n
for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;
end
end
farm=X;
end
counter=0;%設置迭代計數器
while counter
%第三步：交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉產生的新種群存在其中
Ser=randperm(N);
for i=1:2:(N-1)
A=farm;%父代個體
B=farm;
Manner=unidrnd(2);%隨機選擇交叉方式
if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%隨機選擇交叉點
%雙親雙子單點交叉
a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代個體
b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];
else
cp=unidrnd(n-1);%隨機選擇交叉點
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%雙親雙子單點交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
newfarm=a;%交叉後的子代存入newfarm
newfarm=b;
end
%新舊種群合並
FARM=[farm,newfarm];
%第四步：選擇復制
FITNESS=zeros(1,2*N);
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM;
Z=COST(X,T,P,plotif);%調用計算費用的子函數
FITNESS(i)=Z;
end
%選擇復制採取兩兩隨機配對競爭的方式，具有保留最優個體的能力
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm=FARM;
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm=FARM;
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%記錄最佳個體和收斂曲線
minfitness=min(fitness)
meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
LC2(counter+1)=meanfitness;%收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm;
%第五步：變異
for i=1:N
if Pm>rand;%變異概率為Pm
X=farm;
I=unidrnd(m);
J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;
farm=X;
end
end
farm=Xp;
counter=counter+1
end
%輸出結果並繪圖
figure(1);
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);
figure(2);
plot(LC1);
figure(3);
plot(LC2);
❾ 誰有車間作業調度問題遺傳演算法的MATLAB源碼，要完整的程序哦~
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
% JSPGA.m
% 車間作業調度問題遺傳演算法
%--------------------------------------------------------------------------
% 輸入參數列表
% M 遺傳進化迭代次數
% N 種群規模(取偶數)
% Pm 變異概率
% T m×n的矩陣，存儲m個工件n個工序的加工時間
% P 1×n的向量，n個工序中，每一個工序所具有的機床數目
% 輸出參數列表
% Zp 最優的Makespan值
% Y1p 最優方案中，各工件各工序的開始時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y2p 最優方案中，各工件各工序的結束時刻，可根據它繪出甘特圖
% Y3p 最優方案中，各工件各工序使用的機器編號
% Xp 最優決策變數的值，決策變數是一個實數編碼的m×n矩陣
% LC1 收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
% LC2 收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
% 最後，程序還將繪出三副圖片：兩條收斂曲線圖和甘特圖（各工件的調度時序圖）
%第一步：變數初始化
[m,n]=size(T);%m是總工件數，n是總工序數
Xp=zeros(m,n);%最優決策變數
LC1=zeros(1,M);%收斂曲線1
LC2=zeros(1,N);%收斂曲線2
%第二步：隨機產生初始種群
farm=cell(1,N);%採用細胞結構存儲種群
for k=1:N
X=zeros(m,n);
for j=1:n
for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;
end
end
farm{k}=X;
end
counter=0;%設置迭代計數器
while counter
%第三步：交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉產生的新種群存在其中
Ser=randperm(N);
for i=1:2:(N-1)
A=farm{Ser(i)};%父代個體
B=farm{Ser(i+1)};
Manner=unidrnd(2);%隨機選擇交叉方式
if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%隨機選擇交叉點
%雙親雙子單點交叉
a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代個體
b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];
else
cp=unidrnd(n-1);%隨機選擇交叉點
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%雙親雙子單點交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
newfarm{i}=a;%交叉後的子代存入newfarm
newfarm{i+1}=b;
end
%新舊種群合並
FARM=[farm,newfarm];
%第四步：選擇復制
FITNESS=zeros(1,2*N);
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM{i};
Z=COST(X,T,P,plotif);%調用計算費用的子函數
FITNESS(i)=Z;
end
%選擇復制採取兩兩隨機配對競爭的方式，具有保留最優個體的能力
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm{i}=FARM{Ser(2*i)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%記錄最佳個體和收斂曲線
minfitness=min(fitness)
meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收斂曲線1，各代最優個體適應值的記錄
LC2(counter+1)=meanfitness;%收斂曲線2，各代群體平均適應值的記錄
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm{pos(1)};
%第五步：變異
for i=1:N
if Pm>rand;%變異概率為Pm
X=farm{i};
I=unidrnd(m);
J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;
farm{i}=X;
end
end
farm{pos(1)}=Xp;
counter=counter+1
end
%輸出結果並繪圖
figure(1);
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);
figure(2);
plot(LC1);
figure(3);
plot(LC2);
❿ 基於遺傳演算法求解作業車間調度的MATLAB程序問題
車間作業調度問題遺傳演算法 %--- % 輸入參數列表 % M 遺傳進化迭代次數 %你從網上找的這部分程序肯定不全，這個T應該是一個存放數據的矩陣，要單獨