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視頻 遺傳算法原理及其matlab編程詳細講解—輕松快速入門啟發式優化算法
掌握MATLAB編程技能:通過在MATLAB環境中實現遺傳算法,學習者將掌握使用MATLAB進行科學計算和編程的技能。3. 解決簡單的實際優化問題:教授學習者如何將遺傳算法應用于實際的優化問題,包括問題建模、算法設計和結果分析。通過這個課程,學習者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識,還能夠通過實踐加深理解,為將來解決優化問題做好準備。
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技術鄰直播 ??? 2年前
遺傳算法原理及其matlab編程詳細講解—輕松快速入門啟發式優化算法
視頻 遺傳算法優化應用案例講解及編碼技巧
通過這個課程,學習者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識,還能夠通過實踐加深理解,為將來解決優化問題做好準備。內容大綱:1、遺傳算法概述2、遺傳算法的基本內容回顧3、遺傳算法應用1--商旅問題4、遺傳算法應用1—多人商旅問題5、遺傳算法應用1—增加約束的多人商旅問題6、編碼和解碼技巧7、問題解答(Q&A)
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技術鄰直播 ??? 2年前
遺傳算法優化應用案例講解及編碼技巧
帖子 孟錦豪等:基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標優化
由于NSGA-II遺傳算法具有運算速度快、魯棒性強等優點,選擇使用NSGA-Ⅱ算法對鋰電池均衡指標進行優化,并設計相應的決策策略。
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能源阿陽 ??? 2年前
孟錦豪等:基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標優化
帖子 常用參數自動標定算法總結(單純形,遺傳算法,貝葉斯優化算法,粒子群算法等)
基于該思路編寫對應的程序,實現參數的自動標定過程:這里實現對vpsc模型的復雜參數自動標定;這里使用相對復雜的鎂合金為例,考慮3組滑移+一組孿晶,每個系統考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標定參數給定參數區間如下設置最大迭代次數為2000次,初始優化來自粒子群算法,依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優化算法
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
常用參數自動標定算法總結(單純形,遺傳算法,貝葉斯優化算法,粒子群算法等)
視頻 遺傳算法優化BP神經網絡與神經網絡遺傳算法程序視頻
主要內容包括:BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法,BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題,遺傳算法三個算子與函數ga功能及語法,遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題,遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析,遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題,遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用,GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題,
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鄭一 ??? 8年前
遺傳算法優化BP神經網絡與神經網絡遺傳算法程序視頻
帖子 21GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果。
GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果。基于MATLAB平臺,程序已經調通,可以直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
21GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果。
帖子 21GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果
GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果,基于MATLAB平臺,程序已經調通,可以直接運行,需要直接拍下。
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explicit ??? 2年前
21GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測,并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果
視頻 1-63基于matlab的生物地理的優化器(BBO)被用作多層感知器(MLP)的訓練器。粒子群優化(PSO)、蟻群優化(ACO)、遺傳算法(GA)、進化策略(ES)和基于概率的增量學習(PBIL)
基于matlab的生物地理的優化器(BBO)被用作多層感知器(MLP)的訓練器。粒子群優化(PSO)、蟻群優化(ACO)、遺傳算法(GA)、進化策略(ES)和基于概率的增量學習(PBIL)。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通,可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
1-63基于matlab的生物地理的優化器(BBO)被用作多層感知器(MLP)的訓練器。粒子群優化(PSO)、蟻群優化(ACO)、遺傳算法(GA)、進化策略(ES)和基于概率的增量學習(PBIL)
視頻 1-21基于MATLAB平臺的GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測
基于MATLAB平臺的GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測。并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果。程序已經調通,可以直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
1-21基于MATLAB平臺的GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測
帖子 基于AMESim的純電動汽車熱管理系統的優化設計 附AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法G
下載地址:AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法GA應用
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jiaoyou3385 ??? 3年前
基于AMESim的純電動汽車熱管理系統的優化設計 附AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法G
問答 matlab遺傳算法和貪婪法解得的最優解哪個更好呢?

我剛剛接觸遺傳算法,最近在用遺傳算法求解一個最優化問題,基礎遺傳算法、加入精英策略、加入自適應,幾個版本都做了,可是結果都不如別人的貪婪法的結果好,想問問經驗豐富的大佬們,這是正常的嗎?改代碼改的心累,也不知道是不是遺傳算法只能優化成這樣了

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和睦 ??? 3年前
視頻 十分鐘學會使用遺傳算法優化神經網絡參數(matlab代碼詳細講解,新手超級友好!!)
這次給大家分享了遺傳算法優化神經網絡的初始化參數的matlab的代碼,希望對大家有所幫助。
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活潑可男_matlab教學 ??? 1年前
十分鐘學會使用遺傳算法優化神經網絡參數(matlab代碼詳細講解,新手超級友好!!)
帖子 222 基于matlab的天線線性陣列分布
基于matlab的天線線性陣列分布。運用遺傳算法,對天線的龐斑進行優化,得到最佳的線性陣列的分布。輸出迭代曲線,主平面方向圖,陣元放置位置。程序已調通,可直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
222 基于matlab的天線線性陣列分布
帖子 邀請函 | 2025中國電子學會天線年會Ansys天線仿真專題分會場
通過結合機器學習與智能優化算法,AI 能夠快速建立電磁響應預測模型,大幅減少仿真次數,實現對多目標(如增益、帶寬、方向圖等)的全局優化。同時,該方法還可以輔助探索新型天線結構,挖掘傳統方法難以發現的設計空間。
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Ansys中國 ??? 7月前
邀請函 | 2025中國電子學會天線年會Ansys天線仿真專題分會場
帖子 基于相位補償方法的天線增益提高
本篇文章將介紹利用電磁超材料提高天線增益的應用。增益為天線最重要的指標之一,決定了天線最大指向的輻射距離。提高天線增益成為天線設計優化的一個重要方向,具體的實現的方式有多種多種形式:1)基于陣列天線;2)基于電磁帶隙結構;3)基于諧振腔結構;4)基于相位補償超表面;5)基于介質透鏡...。
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萬有引力LYQ ??? 2年前
基于相位補償方法的天線增益提高
視頻 (基因算法遺傳算法快速實現應用(matlab代碼)多目標最優化分析
適用于有一定matlab編程基礎的同學,想要快速學習多目標遺傳算法原理和matlab代碼。
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活潑可男_matlab教學 ??? 3年前
(基因算法)遺傳算法快速實現應用(matlab代碼)多目標最優化分析
帖子 一期一會 | 什么是相控陣列天線
工程師使用仿真工具來設計、驗證和優化天線陣列天線單元和波束成形組件。他們還可以對天線與整個系統的交互方式進行仿真。全面、易用且準確的高頻電磁學有限元工具,如Ansys HFSS高頻電磁仿真軟件,適用于相控陣列天線的幾乎所有電磁相關環節。憑借強大的網格劃分、并行求解器和專為陣列創建的工作流程,該軟件堪稱組件和系統級建模的黃金標準。
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Ansys中國 ??? 3月前
一期一會 | 什么是相控陣列天線?
帖子 Zemax案例 | 光束整形技術及其應用
仿真成果:龐輝等人[4]利用混合遺傳迭代爬山算法設計衍射光學元件,分別利用GS算法和混合算法進行模擬,GS算法得到的衍射效率為98.64%,均勻性為3.23%,而混合算法得到的衍射效率為95.41%,均勻性為0.41%。(4)微透鏡陣列微透鏡陣列通過分割光束并疊加干涉,實現多模激光的均勻化輸出,其設計難點在于抑制干涉效應、提升能量利用率。
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摩爾芯創 ??? 27天前
Zemax案例 | 光束整形技術及其應用
帖子 基于遺傳算法的晶體塑性參數自動標定
,將遺傳算法得到的不同參數值對應的力-位移曲線和原始黃永剛參數的力-位移曲線的標準差作為目標函數對參數進行優化
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
基于遺傳算法的晶體塑性參數自動標定
帖子 雷達天線布局設計指南
事實上,角度維性能影響因素太多了,包括但不限于天線設計,天線布局設計,通道校準與補償,角度自校準,溫度影響補償,DoA算法等等,哪怕有一塊做得不夠透徹,都會成為雷達產品的短板。 這一期加餐聚焦于雷達布局設計。 既然講到布局,已經默認的前提是MIMO雷達, 我們本文講MIMO雷達的天線布局問題。
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駕駛哥 ??? 4年前
雷達天線布局設計指南
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