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主要內容包括：遺傳算法基本概念與MATLAB命令ga語法及簡單程序，基于遺傳算法命令ga求解各類單目標優化問題，基于遺傳算法工具箱求解單目標優化問題，基于遺傳算法程序求解旅行商TSP問題，0-1背包問題用專門程序和ga與工具箱求解，火力目標分配問題用旅行商程序和ga與工具箱求解，火力目標分配問題再用專門MATLAB程序求解，機器人行走柵格路徑優化問題用專門程序求解，Pareto非劣解及多目標優化問題求解方案

基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調通，替換自己的數據可以直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

主要內容包括：粒子群算法（PSO）基本概念與算法流程，粒子群算法利用MATLAB程序分析數模信號，粒子群算法6個構成要素及其選擇經驗，慣性權重改進方法及3個PSO算法對比分析，測試函數分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應用及存在問題與研究熱點，離散粒子群算法與離散二進制版粒子群算法，有約束動態慣性權重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優化問題

組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。課程目的：這個課程的目的在于向學習者提供遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的全面認識，包括其理論基礎、實現方法和應用場景。通過結合MATLAB編程實踐，課程旨在實現以下幾個目標：1.

組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。課程目的：這個課程的目的在于向學習者提供遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的全面認識，包括其理論基礎、實現方法和應用場景。