遗传算法

软件算法开发

基于自适应交叉概率和变异概率遗传算法的地铁车辆使用寿命和璇修次数优化matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于自适应交叉概率和变异概率遗传算法的地铁车辆使用寿命和璇修次数优化。对比传统的遗传优化算法和自适应交叉概率和变异概率遗传算法对地铁车辆使用寿命和璇修次数的优化结果。

MATLAB退火算法和遗传算法解决旅行商问题模拟退火算法和遗传算法都是常用于解决旅行商问题（TSP）的优化算法，它们在原理、搜索方式、收敛速度和适用场景等方面存在一些区别：

遗传算法与深度学习实战（37）——NEAT初体验NEAT-Python 封装了许多优化模式的工具，包括网络超参数、架构和参数优化以及增加拓扑结构。在本节中，我们将使用 sklearn 库构建示例数据集可视化 NEAT 分类结果。

Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通信号灯智能控制中的应用（116）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

基于遗传算法的64QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

遗传算法与深度学习实战（29）——编码卷积自编码器架构使用遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 构建自编码器 (AutoEncoder, AE) 优化器时，第一步是构建将架构编码为基因序列的模式，借鉴使用遗传算法自动优化卷积神经网络的基因构建思想，并引入 AE 的限制条件。同时，模型通过添加 BatchNormalization 和 Dropout 来改进自编码器模型。

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。