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基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
摘要：
使用MATLAB2022a，展示了一种基于遗传算法优化的CNN-GRU时间序列预测模型，融合遗传算法与深度学习，提升预测精度。遗传算法负责优化模型超参数，如学习率和神经元数量，以最小化均方误差。CNN负责特征提取，GRU处理序列数据中的长期依赖。流程包括初始化、评估、选择、交叉、变异和迭代，旨在找到最佳超参数组合。
基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
摘要：该内容展示了基于遗传算法优化的CNN-LSTM时间序列预测模型在matlab2022a中的应用。核心程序包括遗传算法优化过程、网络训练、误差分析及预测结果的可视化。模型通过GA调整CNN-LSTM的超参数，提升预测准确性和稳定性。算法流程涉及初始化、评估、选择、交叉和变异等步骤，旨在找到最佳超参数以优化模型性能。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的VRPTW问题求解matlab仿真
摘要：
本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题（VRPTW），在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发，服务客户并返回，需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制，目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的基本原理及其在VRPTW中的应用，包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时，提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略，以应对时间窗限制并提升算法性能。
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