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 
掌握MATLAB編程技能：通過在MATLAB環(huán)境中實(shí)現(xiàn)遺傳算法，學(xué)習(xí)者將掌握使用MATLAB進(jìn)行科學(xué)計(jì)算和編程的技能。3. 解決簡(jiǎn)單的實(shí)際優(yōu)化問題：教授學(xué)習(xí)者如何將遺傳算法應(yīng)用于實(shí)際的優(yōu)化問題，包括問題建模、算法設(shè)計(jì)和結(jié)果分析。通過這個(gè)課程，學(xué)習(xí)者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識(shí)，還能夠通過實(shí)踐加深理解，為將來解決優(yōu)化問題做好準(zhǔn)備。
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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 
通過這個(gè)課程，學(xué)習(xí)者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識(shí)，還能夠通過實(shí)踐加深理解，為將來解決優(yōu)化問題做好準(zhǔn)備。內(nèi)容大綱：1、遺傳算法概述2、遺傳算法的基本內(nèi)容回顧3、遺傳算法應(yīng)用1--商旅問題4、遺傳算法應(yīng)用1—多人商旅問題5、遺傳算法應(yīng)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(shù)鄰直播 ??? 2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） 
基于該思路編寫對(duì)應(yīng)的程序，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動(dòng)標(biāo)定過程：這里實(shí)現(xiàn)對(duì)vpsc模型的復(fù)雜參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定；這里使用相對(duì)復(fù)雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個(gè)系統(tǒng)考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個(gè)待標(biāo)定參數(shù)給定參數(shù)區(qū)間如下設(shè)置最大迭代次數(shù)為2000次，初始優(yōu)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(yōu)化算法。
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晶體塑性有限元 ??? 1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 
由于NSGA-II遺傳算法具有運(yùn)算速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，選擇使用NSGA-Ⅱ算法對(duì)鋰電池均衡指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的決策策略。
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能源阿陽 ??? 2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
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
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
21GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè)，并和優(yōu)化前后以及真實(shí)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，確定結(jié)果 
GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè)，并和優(yōu)化前后以及真實(shí)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，確定結(jié)果，基于MATLAB平臺(tái)，程序已經(jīng)調(diào)通，可以直接運(yùn)行，需要直接拍下。
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explicit ??? 2年前
21GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè)，并和優(yōu)化前后以及真實(shí)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，確定結(jié)果。 
GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè)，并和優(yōu)化前后以及真實(shí)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，確定結(jié)果。基于MATLAB平臺(tái)，程序已經(jīng)調(diào)通，可以直接運(yùn)行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
1-63基于matlab的生物地理的優(yōu)化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓(xùn)練器。粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL） 
基于matlab的生物地理的優(yōu)化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓(xùn)練器。粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL）。計(jì)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(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
1-21基于MATLAB平臺(tái)的GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè) 
基于MATLAB平臺(tái)的GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測(cè)。并和優(yōu)化前后以及真實(shí)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，確定結(jié)果。程序已經(jīng)調(diào)通，可以直接運(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
基于AMESim的純電動(dòng)汽車熱管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì) 附AMESim優(yōu)化過程基礎(chǔ)操作及DOE&遺傳算法G 
下載地址：AMESim優(yōu)化過程基礎(chǔ)操作及DOE&遺傳算法GA應(yīng)用
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jiaoyou3385 ??? 3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
十分鐘學(xué)會(huì)使用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（matlab代碼詳細(xì)講解，新手超級(jí)友好！！） 
這次給大家分享了遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù)的matlab的代碼，希望對(duì)大家有所幫助。
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活潑可男_matlab教學(xué) ??? 1年前
遺傳算法
終止：停止算法的條件，例如達(dá)到最大代數(shù)或令人滿意的適應(yīng)度。遺傳算法這些算法使用 crossover 和 mutation 運(yùn)算符來進(jìn)化種群。通常用于通過依賴生物啟發(fā)的運(yùn)算符（如 mutation、crossover 和 selection）為優(yōu)化和搜索問題生成高質(zhì)量的解決方案。python案例
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仿真資料吧 ??? 1年前
（基因算法）遺傳算法快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用（matlab代碼）多目標(biāo)最優(yōu)化分析 
適用于有一定matlab編程基礎(chǔ)的同學(xué)，想要快速學(xué)習(xí)多目標(biāo)遺傳算法原理和matlab代碼。
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活潑可男_matlab教學(xué) ??? 3年前
Abaqus|智能優(yōu)化算法的反演加強(qiáng)筋位置，提升薄壁結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性 
尋找最優(yōu)位置的問題是一個(gè)反問題，可通過優(yōu)化算法來獲到最優(yōu)解。差分進(jìn)化算法是一種全局智能優(yōu)化算法，是遺傳算法的變體，可高效獲得最優(yōu)解。本文使用智能優(yōu)化算法對(duì)位置參數(shù)進(jìn)行了反演并使用遍歷搜索優(yōu)化算法來進(jìn)行了對(duì)比。2.問題描述針對(duì)圖1優(yōu)化前所示結(jié)構(gòu)，優(yōu)化軸向4個(gè)加強(qiáng)筋位置，使得屈曲載荷因子最大。圓筒高400mm，圓筒直徑為400mm,薄壁厚1mm,加強(qiáng)筋厚2mm。
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仿真社 ??? 4年前
汽車消聲器連結(jié)法蘭盤沖壓成形工藝參數(shù)優(yōu)化 
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合優(yōu)化法蘭盤沖壓成形工藝參數(shù)的方法尋優(yōu)范圍更大，獲取的最優(yōu)值也更加準(zhǔn)確。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;參數(shù)優(yōu)化;法蘭盤;沖壓成形;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合可以解決很多參數(shù)優(yōu)化類的問題，在機(jī)械行業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛。
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金屬加工前沿 ??? 2年前
基于遺傳算法的晶體塑性參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定 
，將遺傳算法得到的不同參數(shù)值對(duì)應(yīng)的力-位移曲線和原始黃永剛參數(shù)的力-位移曲線的標(biāo)準(zhǔn)差作為目標(biāo)函數(shù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
永磁同步電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲自動(dòng)優(yōu)化 
遺傳算法是一種搜索最優(yōu)方案的算法，本文利用遺傳算法，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多參數(shù)優(yōu)化電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲。2 基于MANATEE的電機(jī)電磁振動(dòng)噪聲優(yōu)化MANATEE所用遺傳算法為：NSGA2改進(jìn)型遺傳算法。
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聲學(xué)工程師小吳 ??? 2年前
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