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基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络（WSN），优化节点布局与数量，以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下，算法通过选择、交叉与变异操作，逐步改进节点配置，最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模，结合遗传算法，实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中，采用二进制编码表示节点状态，适应度函数考量覆盖率与连通性，通过选择、交叉和变异策略迭代优化，直至满足终止条件。
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频，运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数，最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。
基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络（TCN）用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a，完整程序无水印，附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征，但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化，确定最佳超参数组合，提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域，实现更准确可靠的未来趋势预测。
基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络（CHN）中的应用。通过Matlab2022a实现算法，完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号，其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响，而GA算法通过模拟生物进化，在复杂环境中自动优化阈值，提高频谱感知准确性，增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印，核心程序部分展示，适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
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