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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。
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络（Python代码实现）
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络（Python代码实现）
客户实践：易点天下的全球化智能引擎
2025年云栖大会 | 阿里云中企出海技术分论坛，易点天下 Infra高级技术总监 杨钊带来《云网无界——易点天下的全球化智能引擎》的主题分享，分享易点天下携手阿里云全球化云网络打造全球化智能营销平台，助力上万家中国企业出海的最佳实践。
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【灾难恢复】AWS 云中的灾难恢复选项
AWS中为您提供的灾难恢复策略大致可分为四种方法，从低成本和低复杂性的备份到使用多个活动区域的更复杂的策略。主动/被动策略使用主动站点（如AWS区域）来承载工作负载和服务流量。被动站点（如不同的AWS区域）用于恢复。在触发故障切换事件之前，被动站点不会主动服务流量。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的DVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用，目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解，而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点，提高搜索效率。在DVRP中，算法需考虑问题特性和约束，以找到高质量解。
基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）优化三维空间无线传感网络（WSN）的节点部署，通过MATLAB2022A实现仿真。算法旨在以最少的节点实现最大覆盖度，综合考虑空间覆盖、连通性、能耗管理及成本控制等关键问题。核心思想包括染色体编码节点位置、适应度函数评估性能，并采用网格填充法近似计算覆盖率。该方法可显著提升WSN在三维空间中的部署效率与经济性，为实际应用提供有力支持。
阿里 双11 同款流控降级组件 Sentinel Go 正式 GA，助力云原生服务稳稳稳
微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化，服务之间的依赖关系变得越来越复杂，业务系统也面临着巨大的高可用挑战。
聊一聊全球加速的原理和配置
上次我们讲了一下阿里云全球加速的带宽包选择，这次我们接着聊一下全球加速的基本原理和配置流程。
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