会matlab和遗传算法，及其他优化算法，可以找到什么样的工作？
1、要看你组合优化是属于哪种问题，一般的组合优化都是混合整数线性或非线性的，那么就不行了，因此要对遗传算法改进才能计算。
2、如果有现成的工具箱求解你的组合优化问题肯定要方便些，但碰到具体问题，可能要对参数进行一些设置更改，所以最好能有编程基础，那样就可以自己修改工具箱里面的参数或策略了
对你的补充问题，组合优化问题一般都是用matlab 和 lingo实现吧。建议买一本数学建模的书看一看，都涉及到组合优化问题，也可以下载论文看看。lingo对编程要简单些，主要是求混合规划，缺点是似乎还不能用上多目标问题，一般的组合优化都属于多目标问题。但是matlab功能强大的多。
用ga函数，ga函数就是遗传算法的函数，它的调用格式为：
X = GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub,NONLCON,options)
FITNESSFCN就是待优化函数，NVARS为变量个数，然后后面的lb是下界，ub是上界，你这个问题就需要这4个位置的参数，其他位置的参数用[]代替就行，由于ga函数默认是求待优化函数的最小值，所以要想求最大值需要把待优化函数取负，即编写为
function y=myfun(x)
y=-x.*sin(10*pi.*x)-2;
把这个函数存为myfun.m，然后在命令行里敲
x=ga(@myfun,1,[],[],[],[],[1],[2])
会返回
Optimization terminated: average change in the fitness value less than options.TolFun.
x =
1.8506
由于遗传算法的原理其实是在取值范围内随机选择初值然后进行遗传，所以可能每次运行给出的值都不一样，比如再运行一次会返回
Optimization terminated: average change in the fitness value less than options.TolFun.
x =
1.6507
这个具体原因需要参考遗传算法的有关资料
最好要会某种编程语言，比如C/C++、java等，最好再有深厚的数学基础，包括运筹学知识、概率论与数理统计知识，要不然，光凭你说的那些找不到什么工作。
即便你想从事算法工程师的工作，也要有一定的编程功力（可不是指matlab），以及数据结构与算法设计基础。
还不明白的话，你可以到前程无忧或者中华英才网等招聘网站输入你的检索词：matlab+遗传算法试一试，看看能有什么样的工作适合你。
这只是一种工具，用途从天文到地理，还算不上是找工作的砝码。看你用它来能干什么，这个才是你招工的参考目标。
答：会matlab和遗传算法，及其他优化算法,这个科研机构用得比较多,但最终都要用到工程中才能赚大钱,仅会matlab和遗传算法，及其他优化算法这个可以考虑当老师到一些三流大学还是可以的.你要是在国外的刊物上发几篇遗传算法及其他优化算法的文章去个好点的二流院校也没上问题....
答：1、遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题。2、由于单一的遗传算法编码不能全面将优化问题的约束表示出来，因此需要考虑对不可行解采用阈值，进而增加了工作量和求解时间。3、遗传算法效率通常低于其他传统的优化方法。4、遗传算法容易出现过早收敛的问题。
答：ga工具的完整形式如下表示 [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,POPULATION,SCORES] = GA(FITNESSFCN,NVARS,A,b,Aeq,beq,lb,ub,NONLCON,options)X是最优自变量 FVAL是求得的最优值 其他以此是推出标志，结构体，终止时的总群，终止时种群函数值 后半部分以此是目标函数，目标函数自变量个数 A和b是线性约束不...
答：遗传算法优化神经网络有两种情况，一种是把遗传算法用于神经网络的训练，充分利用遗传算法全局搜索的特性，得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量，再用其它训练算法（如BP算法），得到最终的神经网络结构，另外一种情况，则是把训练好的神经网络作为黑箱函数，用遗传算法搜索该黑箱函数的最大值。本源码由G...
答：深入探索遗传算法的世界，让我们通过MATLAB代码实现这一强大工具。遗传算法，如同自然界的演化过程，凭借其全局寻优和自适应特性，在无求导和连续性要求下寻求最优解。它的核心要素包括：基因型的二进制或浮点编码，通过适应度函数评价个体表现，以及一系列智能选择、交叉和变异操作。想象一下，搜索问题就像...
答：第一章至第四章深入剖析遗传算法基础，包括遗传算法的基本原理，如编码策略、选择机制、交叉与变异操作，适应度函数的设计，控制参数的设定，处理约束条件的方法，以及对早熟收敛问题的防治策略。这部分内容理论与实例紧密结合，为读者提供了扎实的理论基础。第五章至第七章聚焦于英国设菲尔德大学的MATLAB遗传...
答：matlab更简单，毕竟它里面集成了很多函数，所以如果你要用函数的就可以直接百度一下就可以了，但是用C++的话涉及的面太广了，要考虑的东西比较多。matlab在处理大量数据的矩阵的时候占有绝对的优势，而且matlab编程语言比较简单，毕竟遗传算法操作的就是大量数据向量或者矩阵，写起来比较简单。参考资料：ogin-...
答：其中，最重要的学好MATLAB优化工具箱，肯定对你建模很有用，其次，简单的数值分析要会点，如矩阵运算，简单的拟合，非线性拟合，统计工具箱，如果你想继续提高，可以好好研究MATLAB 中遗传算法工具箱，模拟退火工具箱，学会调用这函数。我认为如果建模时你时负责编程的话，你学习MATLAB起码得一个月吧(当然...
答：楼主，我建议是那种电气工程自动化类的专业。现在电气相关专业都需要一门：自动控制系统，他要学MATLAB仿真，这是遗传算法的基础。遗传算法需要较高的程序编程能力，GAOP工具箱使用能力，一般的电气相关专业都有学习。
答：步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理：归一化处理。3、 构建BP神经网络...
