遺傳算法原理及其matlab編程詳細(xì)講解—輕松快速入門啟發(fā)式優(yōu)化算法 
人工智能：在搜索和路徑規(guī)劃問題中，如自動(dòng)駕駛車輛和機(jī)器人導(dǎo)航，啟發(fā)式算法提供了有效的解決方案。調(diào)度問題：在生產(chǎn)、交通和資源分配中，啟發(fā)式算法可以用于生成高效的調(diào)度計(jì)劃。組合優(yōu)化：啟發(fā)式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優(yōu)化問題。能源領(lǐng)域：在能源管理、電網(wǎng)優(yōu)化和可再生能源集成中，啟發(fā)式算法有助于提高能源效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
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技術(shù)鄰直播 ??? 2年前
遺傳算法優(yōu)化應(yīng)用案例講解及編碼技巧 
人工智能：在搜索和路徑規(guī)劃問題中，如自動(dòng)駕駛車輛和機(jī)器人導(dǎo)航，啟發(fā)式算法提供了有效的解決方案。調(diào)度問題：在生產(chǎn)、交通和資源分配中，啟發(fā)式算法可以用于生成高效的調(diào)度計(jì)劃。組合優(yōu)化：啟發(fā)式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優(yōu)化問題。能源領(lǐng)域：在能源管理、電網(wǎng)優(yōu)化和可再生能源集成中，啟發(fā)式算法有助于提高能源效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
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技術(shù)鄰直播 ??? 2年前
matlab遺傳算法和貪婪法解得的最優(yōu)解哪個(gè)更好呢?
我剛剛接觸遺傳算法，最近在用遺傳算法求解一個(gè)最優(yōu)化問題，基礎(chǔ)遺傳算法、加入精英策略、加入自適應(yīng)，幾個(gè)版本都做了，可是結(jié)果都不如別人的貪婪法的結(jié)果好，想問問經(jīng)驗(yàn)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(yōu)化成這樣了
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和睦 ??? 3年前
常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法總結(jié)（單純形，遺傳算法，貝葉斯優(yōu)化算法，粒子群算法等） 
在本推文中介紹四類常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優(yōu)化ego方案。單純形方案實(shí)現(xiàn)最簡單，適用于少參數(shù)，更窄的初始區(qū)間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數(shù)更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類方案的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)，極大減少了實(shí)際函數(shù)評(píng)估次數(shù)。
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
遺傳算法解決（TSP）商旅問題matlab代碼超詳細(xì)解說（適用于新手） 
快速掌握遺傳算法求解商旅問題的原理和代碼
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活潑可男_matlab教學(xué) ??? 3年前
(此課停止報(bào)名另開第2版課程)遺傳算法(GA)與MATLAB程序視頻旅行商背包機(jī)器人路徑 
主要內(nèi)容包括：遺傳算法基本概念與MATLAB命令ga語法及簡單程序，基于遺傳算法命令ga求解各類單目標(biāo)優(yōu)化問題，基于遺傳算法工具箱求解單目標(biāo)優(yōu)化問題，基于遺傳算法程序求解旅行商TSP問題，0-1背包問題用專門程序和ga與工具箱求解，火力目標(biāo)分配問題用旅行商程序和ga與工具箱求解，火力目標(biāo)分配問題再用專門MATLAB程序求解，機(jī)器人行走柵格路徑優(yōu)化問題用專門程序求解，Pareto非劣解及多目標(biāo)優(yōu)化問題求解方案
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鄭一 ??? 6年前
孟錦豪等：基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標(biāo)優(yōu)化 
非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA)是一種基于Pareto最優(yōu)概念的遺傳算法，該算法有利于決策者根據(jù)不同偏好進(jìn)行決策。NSGA-II則是一種在NSGA的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的帶有精英策略的算法，有效提高了算法的運(yùn)算速度和魯棒性，并保證了非劣最優(yōu)解的均勻分布。
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能源阿陽 ??? 2年前
基于遺傳模擬退火算法的聚類算法-matlab
初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數(shù) sizepop=10; %個(gè)體數(shù)目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(shù)(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數(shù) PRECI=10;
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hitstar ??? 3年前
遺傳算法
進(jìn)化算法進(jìn)化算法受到自然選擇的啟發(fā)，包括遺傳算法和差分進(jìn)化等技術(shù)。它們通常用于解決使用傳統(tǒng)方法難以或無法解決的復(fù)雜優(yōu)化問題。關(guān)鍵組件： 總體：優(yōu)化問題的一組候選解決方案。 Fitness Function：評(píng)估每個(gè)候選解決方案質(zhì)量的函數(shù)。 選擇：一種用于選擇要復(fù)制的最適候選者的機(jī)制。
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仿真資料吧 ??? 1年前
1-75基于matlab的模擬退火算法優(yōu)化TSP(SA-TSP) 
基于matlab的模擬退火算法優(yōu)化TSP(SA-TSP)，最優(yōu)路徑動(dòng)態(tài)尋優(yōu)。輸出最優(yōu)路徑值、路徑曲線、迭代曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法程序視頻 
主要內(nèi)容包括：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具箱三個(gè)函數(shù)功能與語法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于非線性函數(shù)擬合與預(yù)測(cè)問題，遺傳算法三個(gè)算子與函數(shù)ga功能及語法，遺傳算法應(yīng)用于尋求多個(gè)極值點(diǎn)的最小值解問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程與3個(gè)模塊與程序分析，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解擬合及預(yù)測(cè)問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析自己實(shí)際數(shù)據(jù)與程序通用，GAOT工具箱函數(shù)處理GA優(yōu)化BP分析預(yù)測(cè)及識(shí)別應(yīng)用問題，
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鄭一 ??? 8年前
基于遺傳算法的晶體塑性參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定 
，通過遺傳算法的引入，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動(dòng)標(biāo)定，在遺傳算法中每個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)都被視為一個(gè)具有特定適應(yīng)度值的個(gè)體，該適應(yīng)度值基于目標(biāo)函數(shù)和約束懲罰的值。
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
abaqus關(guān)于Python遺傳算法循環(huán)不動(dòng)？
Python寫的關(guān)于abaqus計(jì)算結(jié)構(gòu)受力遺傳算法，abaqus每次都會(huì)在種群第一代結(jié)束，交叉變異后，要進(jìn)行第二代計(jì)算時(shí)報(bào)錯(cuò)，在abaqus最下邊欄出現(xiàn)這個(gè)Detected lock file Xxx.lck.
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U哥 ??? 3年前
十分鐘掌握禁忌搜索算法原理及matlab代碼詳細(xì)講解TSP問題（新手友好版） 
快速掌握禁忌搜索算法原理和matlab代碼程序解決TSP問題
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活潑可男_matlab教學(xué) ??? 2年前
python建立遺傳算法，調(diào)用abaqus計(jì)算？
請(qǐng)問有大佬指導(dǎo)一下Python或者matlab遺傳算法調(diào)用abaqus計(jì)算的嘛，有償
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用戶_40990 ??? 2年前
基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題) 
基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價(jià)為程序價(jià)格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
1805
explicit ??? 2年前
26基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑 
基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價(jià)為程序價(jià)格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
基于fmincon和遺傳算法的非線性約束問題求解 
1、基于fmincon和遺傳算法的非線性約束問題求解概述2、基于編碼方式fmincon和遺傳算法的非線性約束問題求解非3、基于GUI的fmincon和遺傳算法的非線性約束問題求解主要知識(shí)點(diǎn)：1、函數(shù)句柄的使用2、fmincon和GA（遺傳算法）編碼和GUI的實(shí)現(xiàn)3、優(yōu)化工具箱的調(diào)用方法附件內(nèi)容confun.mmain.mobjfun.m微型山地拖拉機(jī)變速箱的改進(jìn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化
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【已注銷】 ??? 6年前
1-97基于matlab的改進(jìn)的帶記憶的模擬退火算法求解TSP問題 
基于matlab的改進(jìn)的帶記憶的模擬退火算法求解TSP問題，采用多普勒型降溫曲線描述迭代過程，在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上增加記憶功能，可測(cè)試中國31/64/144以及att48城市的數(shù)據(jù)，也可自行輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果基本達(dá)到當(dāng)前最優(yōu)水平。duoci.m為主文件。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
226 基于matlab的改進(jìn)的量子遺傳算法對(duì)多變量函數(shù)尋優(yōu)完整代碼 
基于matlab的改進(jìn)的量子遺傳算法對(duì)多變量函數(shù)尋優(yōu)完整代碼，內(nèi)容詳細(xì)，包含運(yùn)行說明，該代碼在量子旋轉(zhuǎn)門調(diào)整中做了一些改進(jìn)，在“Qgate1”中可以看到，旋轉(zhuǎn)角度并不是固定不變的，而是將其與適應(yīng)度以及根的值聯(lián)系起來，使得計(jì)算更為精確。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
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