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基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
通过遗传算法优化PID控制器的参数，可以有效提高控制系统的性能。本文详细介绍了GA优化PID参数的原理、适应度函数的设计以及MATLAB实现步骤，并通过仿真验证了优化效果。希望本文能为读者在实际应用中提供参考和帮助。
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。
Nodecache评测 免备案高防CDN 全球加速 亚太加速 支持SSL 注册送1TB流量
Nodecache是GlobalCache Technology Co., Ltd.旗下品牌，主要提供的就是 免备案CDN加速、SSL证书、DNS、WAF、云服务器以及安全防护等。支持全球加速、亚太节点（主要是香港地区节点）、中国直连和欧美加速节点。
Leadership：阿里云飞天洛神云网络持续演进之路
2023年云栖大会 | 云网络技术分论坛，阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《Leadership：简单易用的智能云网络 | 阿里云网络持续演进之路》的主题演讲，以让网络更简单为核心，围绕着稳定、安全、性能、自适应弹性、深度可观测和全面自服务等6大架构设计理念，全面阐释阿里云飞天洛神云网络（洛神网络）的全新的产品服务能力升级
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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。
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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-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
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