遗传算法

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：

崇文殿大学士

C# PSO 粒子群优化算法遗传算法随机算法求解复杂方程的最大、最小值复杂方程可以自己定义，以下是看别人的题目，然后自己来做以下是计算结果

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什么是遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）？遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索方法。它起源于 20 世纪 60 年代，由美国计算机科学家 John H. Holland 提出。遗传算法是通过模拟自然界生物进化过程中的达尔文自然选择和遗传遗传规律，对问题的解进行迭代更新，从而搜索最优解或近似最优解的一种算法。遗传算法的基本思想如下：

电力程序小学童

基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化（matlab代码）目录1 主要内容峰谷电价优化电动汽车充电负荷变化2 部分代码3 程序结果

YOLO数据集工作室

Matlab实现遗传算法仿真（附上40个仿真源码）遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然界中的遗传过程，来寻找最优解。