利用遗传算法的全局寻优原理，来找最优值；流程是1、初始化种群 ->2、计算适应值->3、选择复制->（4、交叉->5、变异->2、计算适应值->3、选择复制-）括号中做迭代

《遗传算法原理及应用》的电子档，pdf。国防工业大学出版社出版，作者：周明，孙树栋。很好的一本书，对学习遗传算法很有帮助。

针对钢铁生产的主要流程的特点，分析研究钢铁企业生产计划的制订、执行和反馈等生产计划方面的问题；运用运筹学的规划理论并基于遗传算法，考虑分段以及环境变化的因素，探讨建立一个适用变化情况和环境的先进生产计划模型

遗传算法是一种用来解决需要搜索复杂解空间的问题的 启发式算法。它通常包含了一系列的参数。如交叉运算和变异运 算的参数，种群的大小以及不同的交叉和变异的算子等。随着这 些因素的不同，遗传算法的结构也在发生变化。因此，如何根据 实际的优化问题找到相应的遗传算法的最佳结构将是非常重要 的问题。

遗传算法原理与应用，可以用一个基本的概念，很少有下载呢！

基于对遗传算法的Qos路由选择问题的研究，进行算法的研究问题！！！！

纯java编写的遗传算法程序，这是很不错的程序，提供了使用遗传算法的灵活性，可用于数学优化等很多领域。

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为 算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法 (RMOGA) ,并用Markov 链的理论对RMOGA 的收敛性进行了研究,其结果表明RMOGA 依概率收敛到问题的 Pareto 前沿面。

寻找非劣解集合是遗传算法求解多目标优化问题的目标, 而标准的遗传算法收敛性分析方法对多目标遗传算法的分析 并不合适。本文利用有限马尔科夫链给出了遗传算法求解多目标优化问题的两个收敛性定义, 并给出了一个实例研究及进一步的 工作计划。

简单的遗传算法代码【注释为英文】，不过用vs2005运行好像有点问题