原文链接 介绍：利用遗传算法并行地优化BP网络的权值和阈值，从而避免了BP网络在优化权值和阈值时陷入局部最优的缺点。 背景：此项目的背景为客运量和货运量的预测。 文件介绍 freightFlow.xlsx ： 货运量数据集，前7列为影响货运量的因素，第8列为货运量； passengerFlow.xlsx： 客运量数据集，前
参考资料：遗传算法入门详解 染色体chromosome/个体individual表示一个解，用位串表示。位串的每一位是一个基因。染色体的集合称为群体population。适应度函数用于对个体进行度量，通常是个体在群体中使用的次数。 C：个体编码方案，E：适应度函数，P0初始种群，M：种群大小，T：遗传算法终止条件。剩
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27864 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Haohe Jia 随着机器人技术的快速发展，室内轮式机器人逐渐成为了相关研究人员的重点关注对象，应用场景主要是家庭等室内环境，轮式机器人完成复杂任务的基石是完善的路径规划技术，对该技术的深入研究，能够提高机器人
构成要素 1.种群和种群大小 种群是由染色体构成的。每个个体就是一个染色体，每个染色体对应着问题的一个解。 种群大小或种群规模：Population Size , Pop-Size , NP 2.编码方法--二进制编码 3.遗传算子 (1)交叉 单切点交叉 双切点交叉 并不是所有的被选中的父代都要进行交叉操作，要
电力系统分析设计仿真 基于遗传算法的最优潮流 图为以IEEE30节点的输电网为研究对象 以系统发电成本最小为目标函数 以机组出力为优化变量 通过优化求解得到最佳机组出力 YID:5950673486068810披坚执锐GD
粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。 用liv-SVM工具箱，选择较好的C和G。 简单容易上手，替换数据即可，有代码解释。 YID:5319664795924391华少zero
GA=（Npop,Ngen,Ω,feval,fsel) Genetic Algorithm=(群体规模，迭代代数，遗传算子（重组和变异）及他们的概率集合，评价函数（又称适应值），再生选择规则） 模拟生物基因的复制、交换、变异三种方式，并进行“适者生存”筛选，以此达到优化目的。 1.选择：按一定概率从群体中选择若干染色体 2.交换：用于繁
目录 0.先上程序 1.绪论+研究背景 2.研究方法 3.使用遗传算法编写TSP问题 3.0 初始化定义+城市坐标分布编码和显示 3.1 距离函数 3.2 适应度函数 3.3 选择算子 3.4 交叉算子
同步：https://zhufn.fun/archives/yichuansuanfa/ 我们选择遗传算法的经典案例——旅行商问题来介绍遗传算法的具体实现。 旅行商问题 给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。 我们将给每个城市设定一个坐标，以此来求得每对城市之间的
项目 内容 课程班级博客链接 班级 这个作业要求链接 作业 我的课程学习目标 （1）体验软件项目开发中的两人合作，练习结对编程（Pair programming）。（2）掌握Github协作开发软件的操作方法。 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 （1）通过本次实验，首次开展软件工程结对项目，熟悉了
1 简介 2 部分代码 % 2.2.3 计算目标函数值% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算%遗传算法子程序%Name: calobjvalue.m%实现目标函数的计算function [objvalue]=calobjvalue(pop) %%%%pop=initpop(popsize,chromlength);[px,py]=size(pop);q=imread('A1.tif');q1=
考虑并行机的流水车间调度问题研究 摘 要 随着世界经济一体化，贸易全球化，中国要想从制造大国迈向制造强国，不仅仅需要先进的技术，更需要先进的管理。面对客户的需求变得更加的多样化和个性化，制造企业需要不断地提高对市场的响应速度，降低生产的成本，提高产品的质量，因此柔性制造成为
对于实际问题中的目标函数和约束条件种类繁多中的最优化问题，有的是线性的，有的是非线性的;有的是连续的，有的是离散的;有的是单峰值的，有的是多峰值的。随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出其近似最优解或满意解是
一、遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 源于达尔文的进化论，将问题的一个解当作种群中的一个个体。 gene:基因 chromosome: 染色体 population:种群 crossover:交叉 mutation:变异 selection:选择 通过多轮的“选择，交叉和变异”，选择适应度最好的个体作为问题的最优解。 选择
遗传算法GA优化支持向量机分类代码，优化c，g参数代码matlab。注释清楚，可以换数据，直接运行。 编号:3235656351772736编程能手
1 简介 2 部分代码 clear all clc close all %% 参数 parameter.nvar = 2; parameter.xmin = -1; parameter.xmax = 1; parameter.m = 50; parameter.k = 15;%控制适配值之间差异的常数 parameter.num_part =10; itermax = 2000; crossover_probability = 0.5; mutation_
遗传算法原理 遗传算法背景不作介绍。遗传算法作为一种并行随机搜索最优化算法，将自然界的优胜劣汰的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选的适应度函数并通过遗传中的选择，交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值较好的个体被保留，这样新的群体继承上一代，又优于上一
1 简介 工业过程常含有显著的非线性,时变等复杂特性,传统的核极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差.为了提高核极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种遗传算法结合核极限学习机软测量建模方法.通过遗传优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组
1 简介 本文提出一种基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络
和模拟退火算法类似，遗传算法的本质也是通过一定地策略去寻找最优解。模拟退火运用了动力学原理，遗传算法则是运用了生物学自然选择的原理，思路巧妙。遗传算法是一种随机全局搜索优化，通过模拟自然选择和遗传中的复制、交叉、变异来实现“优胜劣汰”，最终找到最优解。 遗传算法步骤 1
1 算法介绍 模型介绍见这里。 2 部分代码 nn=40; % number of cities asz=10; % area size asx x asz ps=3000; % population size ng=5000; % number of generation pm=0.01; % probability of mutation of exchange 2 random cities in the path (per gene, per
目录 1 引入 2 遗传算法 2.1 遗传算法的基本概念 2.2 遗传算法的特点 2.3 程序框图 3 Python代码实现 3.1 源代码实现 3.2 遗传算法包sko.GA 3.2.1 案例1 3.2.2 案例2 4 参考 1 引入 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化
1 简介 旅行商问题是一类经典的组合最优化问题,在理论研究和实际应用领域具有重要的研究价值.本文提出了一种自适应遗传算法,通过变异率的自适应策略平衡算法的全局性和局部性,同时利用外部存档策略为种群进化提供具有全局指导信息的父代个体,提高了算法的收敛速度.通过对TSPLIB
1.项目概述 本文采用的是python编程，使用的数据集是mnist手写数据集，该数据集主要是对0-9的手写数字体识别，虽然说图像识别方面用CNN识别率较高，但这里LSTM也可以获取较高的准确率。 2.优化参数 本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数，其中包含了lstm层和Dense层，其中我们规定了
简易的遗传算法，使用时需要按照自己的需求修改fitness_func 函数 import random def fitness_func(code): # code 为01字符串 c_value = int(code, 2) return -(c_value - 1) * (c_value - 41) * (c_value - 480) class GA(object): def __init__(self,
