遗传算法

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构我们已经学习了如何构建卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)，在本节中，我们将了解如何将 CNN 模型的网络架构编码为基因，这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件。

机器学习之心

基于云模型和遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究基于云模型和遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究基于云模型和遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究涉及在建设工程领域中运用云模型和遗传算法来优化风险决策的多个目标。云模型是一种将模糊理论与概率统计相结合的新理论模型，能够处理不确定性和模糊性问题；而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，常用于解决多目标优化问题。

遗传算法与深度学习实战——进化优化的局限性深度学习 (Deep learning, DL) 模型的规模不断扩大，从早期只有数百个参数的模型到最新的拥有数十亿个参数的 transformer 模型。优化或训练这些网络需要大量的计算资源，为了更好的进行评估，我们从简单数据集转向更实际的进化优化应用。

无人机遗传算法详解！一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它仿效生物的进化与遗传，根据生存竞争和优胜劣汰的法则，通过遗传操作（选择、交叉、变异），使所求问题的解逐步逼近最优解。

遗传算法与深度学习实战（20）——使用进化策略自动超参数优化我们已经学习了遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 的工作原理，并使用进化策略 (Evolutionary Strategies, ES) 扩展了这些概念。进化策略是遗传算法的一种形式，应用某种策略来改进遗传算子(如突变算子)。在本节中，我们将利用遗传算法和进化策略进行自动超参数优化 (Hyperparameter Optimization, HPO)。

使用 Python 实现遗传算法进行无人机路径规划随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在路径规划方面。遗传算法（GA）作为一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，已经被广泛应用于复杂的优化问题，包括无人机的路径规划。本文将详细介绍如何使用 Python 实现遗传算法进行无人机路径规划，代码将采用面向对象的思想，并提供具体示例。

柔性作业车间调度（FJSP）生产调度是指针对一项可分解的工作(如产品制造),在尽可能满足工艺路线、资源情况、交货期等约束条件的前提下,通过下达生产指令,安排其组成部分(操作)所使用的资源、加工时间及加工的先后顺序,以获得产品制造时间或成本最优化的一项工作。

遗传算法求解VRP路径规划问题VRP问题（车辆路径问题）是一类经典的组合优化问题，其目的是在一定约束条件下（如车辆容量限制、路径长度限制等），为一组车辆分配配送任务，使得配送成本最小化。VRP问题广泛应用于物流、运输等领域。

斯凯利.瑞恩

遗传算法原理与实战（python、matlab）遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化论和遗传学原理的全局优化搜索算法。它通过模拟自然界中生物种群的遗传机制和进化过程来解决复杂问题，如函数优化、组合优化、机器学习等。遗传算法具有并行性、全局搜索能力和对问题描述的简单性，在很多领域有着广泛应用。

遗传算法与深度学习实战——进化深度学习深度学习 ( Deep learning, DL) 已成为与人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 和机器学习 (Machine Learning, ML) 爆炸式发展最相关的技术。它从被认为是一门伪科学，到被用于驾驶汽车等各种主流应用，虽然许多人认为它是未来技术的趋势，但也有人由于其日益增长的复杂性和对大量数据的依赖持更加保守的态度。随着深度学习的复杂性增加，需要不断为其提供更多的数据，以期在特定领域取得重大突破。但通常会事与愿违，经常只得到糟糕的模型、结果。这个问题将持

机器学习之心

JCR一区级 | Matlab实现GA-Transformer-LSTM多变量回归预测1.【JCR一区级】Matlab实现GA-Transformer-LSTM多变量回归预测，遗传优化算法（GA）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

基于遗传算法和决策树的特征选择使用遗传算法进行特征选择，并使用决策树算法评估每个特征选择方案的分类性能。通过这种方式，可以找到最优的特征子集，从而提高分类模型的性能。遗传算法通过模拟生物进化过程，逐步优化特征选择方案，而决策树算法则提供了快速评估特征选择方案的手段。

预测及优化

遗传算法+神经网络！基于遗传-神经网络(GA-BP)算法的光伏出力预测程序代码！前言准确地预测光伏发电出力对于电力系统运营和稳定性至关重要。随着预测技术的不断进步，越来越多的研究者逐渐意识到遗传算法在优化神经网络在新能源出力预测中的潜力。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断迭代和选择，搜索最优解。神经网络则是一种模仿生物神经系统的计算模型，具有学习和适应能力。将这两种算法结合起来，可以充分利用神经网络的强大预测能力，并通过遗传算法对其参数进行调整，进一步提高预测的精确度。

机器学习之心

聚类分析 | 基于GA遗传算法优化kmeans聚类（Matlab）GA-kmeans聚类算法，通过GA遗传算法优化kmeans聚类，最后通过CHI DBI 轮廓系数对比分析。

科研工作站

Matlab|基于改进遗传算法的配电网故障定位目录1 主要内容2 部分代码3 部分程序结果4 下载链接该程序复现文章《基于改进遗传算法的配电网故障定位》，将改进的遗传算法应用于配电网故障定位中, 并引入分级处理思想, 利用配电网呈辐射状的特点, 首先把整个配电网划分为主干支路和若干独立区域, 再利用该算法分别对各独立区域进行故障定位, 然后进行全局寻优, 这样能大大减少可行解的维数, 提高定位速度。使用该定位方法对一具有 20个节点的配电网系统进行故障定位的仿真实验, 它使可行解个数由 220 个减少到 144 个。结果表明, 该定位方法不仅定位准确

Matlab程序猿助手

【MATLAB源码-第34期】matlab基于遗传算法的栅格地图二维路径规划仿真，加入路径平滑.1. 栅格路径规划：栅格路径规划是一种常用于自动导航和机器人运动控制的方法。它将环境划分成一个个小方格，每个方格称为栅格。每个栅格可以被认为是地图上的一个单元，可以是可通行的区域或者障碍物。这种方法的主要步骤包括： - 地图建模：将环境抽象成一个二维栅格地图，其中包括了可通行区域和障碍物。 - 路径搜索：使用搜索算法（如A*算法）在栅格地图上寻找一条从起点到目标点的最优路径，最优通常是指最短路径或者最快到达目标。 - 路径优化：对于复杂环境或者特殊要求，可能需要进行路径的后处理或者优化，以确保路径的可行

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践遗传算法是一个很有用的工具，它可以帮我们解决生活和科研中的诸多问题。最近在看波束形成相关内容时了解到可以用这个算法来优化阵元激励以压低旁瓣，于是特地了解和学习了一下这个算法，觉得蛮有意思的，于是把这两天关于该算法的学习和实践的内容总结成了一篇博文。

亲爱的老吉先森

遗传算法的应用——求解一元函数的极值在遗传算法中，通常会涉及到二进制到十进制的转换，所以需要掌握这个方法，那么为什么说是模拟二进制转为十进制的方法呢，因为我们在代码中通常不是真正的一串二进制数字，而是由一个向量，其中存放许多0101这样的数字，如a=[0 1 0 1]，这样就模拟了一个二进制数，那么它对应的十进制就是5，在matlab中有两个方法，这两种方法对于大量的数据其转换速度有较大差异，请合理选择，如果有其他方法，请各位朋友留言。

多式联运路径优化问题：基于拓扑排序的遗传算法染色体编码在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：

【纠错】遗传算法求解VRP计算车辆容量限制的代码有bug关联的博客文章为：《遗传算法求解带时间窗的VRP问题（python）》源程序代码如下：运行其他的算例发现如下错误：