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基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题，并在MATLAB2022A中实现仿真，对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程，探索搜索空间，寻找全局最优解，适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现了一种结合遗传算法（GA）优化的时间卷积神经网络（TCN）时间序列预测算法。通过GA全局搜索能力优化TCN超参数（如卷积核大小、层数等），显著提升模型性能，优于传统GA遗传优化TCN方法。项目提供完整代码（含详细中文注释）及操作视频，运行后无水印效果预览。
核心内容包括：1) 时间序列预测理论概述；2) TCN结构（因果卷积层与残差连接）；3) GA优化流程（染色体编码、适应度评估等）。最终模型在金融、气象等领域具备广泛应用价值，可实现更精准可靠的预测结果。
阿里开源 Dragonwell JDK 重磅发布 GA 版本：生产环境可用
今年 3 月份，阿里巴巴重磅开源 OpenJDK 长期支持版本 Alibaba Dragonwell 的消息，在很长一段时间内都是开发者的讨论焦点，该项目在 Github 上的 Star 数迅速突破 1400。
Anolis OS 8.6 GA尝鲜试用
Anolis OS 8.6 GA尝鲜试用
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【lssvm回归预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机GA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码
【lssvm回归预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机GA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码
Higress 0.7.0 版本发布：GA 进入倒计时
一个遵循开源Ingress/Gateway API标准，提供流量调度、服务治理、安全防护三合一的高集成、易使用、易扩展、热更新的下一代云原生网关。
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