【Udemy中英字幕】Genetic Algorithm: A to Z with Combinatorial Problems

遗传算法：从 A 到 Z 的组合问题

学习如何将遗传算法应用于现实世界的操作研究问题

讲师：Operation Research Group

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您将学到什么

• 遗传算法（GA）相关的基本概念和术语
• 实现任何元启发式方法所需的 Matlab 编程基本规则
• 应用遗传算法解决广泛的运筹学问题
• 使用两种著名方法确定遗传算法参数的最佳值
• 用于比较元启发式方法的统计分析

探索相关主题

• 遗传算法
• 运营
• 商业

要求

• 编程基础知识
• 运筹学和优化方面的基础知识-（非必须，但有帮助）
• 统计分析基础知识-（非必须，但有帮助）

描述

本课程是关于遗传算法 (GA) 的最实用和最全面的课程之一，旨在提供一个集成框架，以最直接的方式解决现实世界的优化问题。它是第一个在元启发式算法领域提供实践方法的课程，对于学生、研究人员和从业者来说是必不可少的。

本课程首先介绍 GA 的基本理论，然后将最简单的 GA 版本二进制 GA 实现到 Matlab 中。然后介绍连续版本真实 GA。本课程主要关注遗传算法，这是文献中备受推崇的优化算法。后续章节将介绍众所周知的运筹学问题，例如运输、枢纽位置 (HLP)、二次分配和旅行商 (TSP) 问题，并演示如何使用 GA 解决这些问题。这种方法将为您提供一个全面的框架来解决任何组合优化问题。此外，本课程将介绍两种著名的调整 GA 参数的方法：田口方法和响应面方法 (RSM)。最后，我们将使用 Minitab 软件和设计专家提供统计分析，以有效地比较不同的元启发式方法。

本课程的主要特点包括：

• 解决各种具有挑战性的现实问题

• 管理现实问题中的惩罚函数

• 进行全面的统计分析

• 针对不同问题定义染色体

• 处理算法参数

本课程包含大量编码视频，提供充足的机会来实践讲座中涵盖的理论。它还包含几个真实案例研究，让您了解使用 GA 解决挑战性问题的过程。

完成本课程后，您将能够熟练使用 Matlab 实现 GA 来解决各种运筹学问题。因此，您将能够应用不同的元启发式算法来解决各种问题。

本课程不仅仅是一次理论之旅，更是一本实用指南，帮助您掌握遗传算法在现实挑战中的应用。立即报名参加本课程，掌握在运筹学领域取得成功所需的知识和技能。

本课程适合哪些人：

• 任何想学习遗传算法的人
• 那些想用遗传算法解决运筹学问题的人
• 任何想要在 Matlab 中编写遗传算法的人
• 任何想要从统计上比较两种元启发式方法的人