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基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的组合优化问题CDVRP，旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试，结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法，包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法（GA）的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作，以及粒子群优化算法（PSO）的粒子表示、速度和位置更新。最后，GA-PSO混合算法结合两者的优点，通过迭代优化求解CDVRP问题。
6 大亮点！全新 Anolis OS 23.1 GA 版正式发布，满足多样化平台支持
结合新时代技术发展需求，龙蜥正式发布全新发行版 Anolis OS 23.1。
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。
Serverless 应用引擎产品使用之阿里函数计算的分流机制是基于什么如何解决
阿里云Serverless 应用引擎（SAE）提供了完整的微服务应用生命周期管理能力，包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能，并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景，帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构，实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述，包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该内容描述了一个使用CNN-LSTM-Attention模型优化时间序列预测的过程。在优化前后，算法的预测效果有明显提升，软件版本为matlab2022a。理论部分介绍了CNN用于特征提取，LSTM处理序列依赖，Attention关注重要信息，以及遗传算法（GA）优化超参数。提供的核心代码展示了GA的优化迭代和模型训练，以及预测结果的可视化比较。
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用
【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
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