遗传算法转链接

最新推荐文章于 2025-04-06 10:37:11 发布
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本文赞赏了一篇优秀的技术博文，虽然未提及具体技术细节，但强调了其高质量的内容，适合所有对技术文章感兴趣的人阅读。
darksoulLing
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遗传算法（Genetic Algorithm）详解与实现
盼小辉丶的博客
12-25 23万+
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是受自然进化原理启发的一系列搜索算法。通过模仿自然选择和繁殖的过程，遗传算法可以为涉及搜索、优化和学习的各种问题提供高质量的解决方案。同时，它们类似于自然进化，因此遗传算法可以克服传统搜索和优化算法遇到的一些障碍，尤其是对于具有大量参数和复杂数学表示形式的问题。
使用 DEAP 库实现遗传算法解决 OneMax 问题
盼小辉丶的博客
08-19 2445
OneMax 问题是遗传算法和进化计算领域中的一个简单但经典的问题，常用于展示如何应用进化算法进行优化任务。在本节中，我们介绍了 DEAP 框架下遗传算法构建的通用流程，并使用 DEAP 解决简单的 OneMax 问题。
遗传算法
OLAFM的博客
04-17 267
https://blog.youkuaiyun.com/u010451580/article/details/51178225
遗传算法画图
startdainiao的博客
06-06 7341
在一个 200*200大小的图片上。用遗传算法，200个群种，每个群种，随机250条直线，画一幅图片 原图如下 评估函数很简单，就是 匹配的像素点的多少。越多评估值越高 迭代 32代后的 结果 104代 205代 305 507 1006 1706 2008 3046 5018 12308 20117 45
遗传算法与进化算法
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changyuanchn的专栏
05-15 4万+
引言 1858年7月1日C.R.达尔文与A.R.华莱士在伦敦林奈学会上宣读了进化论的论文，至此进化理论深入人心，为广大吃瓜群众开辟了一个思想的新的天地。而我们的机器学习大师们向来喜欢从生物学家那里找灵感，神经网络的灵感据说来自于人体的神经元，而根据进化论的思想，我们的大师们提出了遗传算法和进化算法。（其实我觉得我们的大师们只是给自己发明的东西找个勉强站得住脚的理由吧，哈哈。） 遗传算法 ...
遗传算法核心算子全解析：原理比较与性能评估
盼小辉丶的博客
09-09 3662
遗传算子的选择需要考虑特定的基因或个体类型；当然，我们也可以根据具体问题自定义合适的遗传算子。将正确的遗传算子应用于具体问题需要了解不同遗传算子的功能和原理。在本节中，我们将介绍一些常见的遗传算子。
基于遗传算法的公交排班系统分析与MATLAB实现
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-06 881
运营车辆智能排班问题是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一，在智能交通系统（ITS）的背景下，公交车发车时刻表的制定是城市公交调度的核心内容，是公交调度日常指挥车辆正常运行的重要依据，也是公交调度人员和司乘人员进行工作的基本依据。合理的公交发车时刻表可以帮助公交企业提高车辆利用效率、降低运营成本和减少乘客的等车时间以提高服务质量等。
遗传算法 |运筹优化
weixin_48888528的博客
04-03 6442
借鉴了生物学中的遗传学和进化论的思想，将待优化问题的解看作进化中的个体，通过基因重组、突变和选择等遗传操作来实现逐代进化，最终找到最优解。
python遗传算法之geatpy学习
柳小葱的博客
04-10 1万+
使用python语言对遗传算法进行学习，主要是通过geatpy包的内容，对遗传算法的概念和编码矩阵方式进行了解。学习使用遗传算法解题的框架。
基于遗传算法的TSP算法
02-23
**基于遗传算法的TSP问题详解** 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是寻找访问n个城市的最短路径，且每个城市只能访问一次，最后返回起点。这是一个NP完全问题，...
2to16to10.rar_vb遗传算法_十六进制 转 十进制_进制_遗传 visual basic_遗传算法
09-22
"2to16to10.rar_vb遗传算法_十六进制 转 十进制_进制_遗传 visual basic_遗传算法_"这个标题暗示了压缩包中的资源可能包含了一个VB项目，该项目不仅实现了上述的进制转换，还可能包括了一个完整的遗传算法实现。...
GA.rar_简单遗传算法_遗传算法 _遗传算法C
09-20
文件"www.pudn.com.txt"可能是资源链接或其他相关信息，而"GA"可能是C++源代码文件，其中包含了遗传算法的实现细节。通过阅读这个源代码，我们可以更深入地理解遗传算法的具体实现，包括如何初始化和更新种群，以及...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
遗传算法优化3链接机器人臂运动规划
"这篇论文提出了一种使用遗传算法（GA）优化三连杆（冗余）机器人手臂点到点轨迹规划的方法。目标函数是通过最小化旅行时间和空间，同时不超过预设的最大扭矩，且不与工作空间中的任何障碍物发生碰撞。在关节空间中...
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